Автор оригинала: Team Python Pool.

Matplotlib cmap с его реализацией на Python

Здравствуйте программисты, мы обсудим Matplotlib cmap() в Python. Во-первых, href=”https://matplotlib.org/3.1.0/index.html”>Библиотека Matplotlib имеет несколько встроенных цветовых карт, доступных через функцию cmap (). Модуль Pyplot библиотеки Matplotlib предоставляет интерфейс типа MATLAB. Кроме того, он помогает строить линии, контуры, гистограммы, бары, точечные графики, 3D-графики и т. Д. href=”https://matplotlib.org/3.1.0/index.html”>Библиотека Matplotlib имеет несколько встроенных цветовых карт, доступных через функцию cmap (). Модуль Pyplot библиотеки Matplotlib предоставляет интерфейс типа MATLAB. Кроме того, он помогает строить линии, контуры, гистограммы, бары, точечные графики, 3D-графики и т. Д.

Функция set_cmap() в модуле pyplot библиотеки matplotlib используется для установки цветовой карты по умолчанию, применяемой к текущему изображению. Кроме того, цветовые карты часто делятся на несколько категорий в зависимости от их функции – последовательные, расходящиеся, качественные и циклические. Прежде чем мы приведем примеры Matplotlib cmap(), позвольте мне кратко рассказать вам о синтаксисе функции и типе возвращаемого значения.

Синтаксис Matplotlib cmap

syntax: matplotlib.pyplot.set_cmap(cmap)

Параметры

Тип возврата

Returns: Этот метод не возвращает никакого значения.

Пример Matplotlib cmap() в Python

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
from matplotlib.colors import LogNorm 
      
dx,.015, 0.05.arange(-4.0, 4.0, dx) .arange(-4.0, 4.0, dy) 
X,.meshgrid(x, y) 
   .min(x), np.max(x), np.min(y), np.max(y) 
    
  .add.outer(range(8), range(8)) % 2
plt.imshow(Z1,,  
          , 
          ,) 
   
def abc(x, y): 
    return (1 - x / 2 + x**5 + y**6) * np.exp(-(x**2 + y**2)) 
   (X, Y) 
   
plt.imshow(Z2,.7, 
          , 
          ) 
  
plt.set_cmap("gist_rainbow") 
plt.title('matplotlib.pyplot.set_cmap() Example') 
plt.show()

Выход:

Объяснение:

Во-первых, в приведенном выше примере цветовая карта-это график, созданный с помощью метода set_cmap (). Эта цветовая карта по умолчанию, переданная в качестве аргумента функции Matplotlib cmap (), применяется к текущему изображению. Наконец, ‘gist_rainbow’, переданный функции cmap (), является экземпляром цветовой карты Логнормального модуля, импортированного из Matplotlib.colors.

Последовательные цветовые карты

cmaps['Perceptually Uniform Sequential'] = [
            'viridis', 'plasma', 'inferno', 'magma', 'cividis']

cmaps['Sequential'] = [
            'Greys', 'Purples', 'Blues', 'Greens', 'Oranges', 'Reds',
            'YlOrBr', 'YlOrRd', 'OrRd', 'PuRd', 'RdPu', 'BuPu',
            'GnBu', 'PuBu']

Выход:

Объяснение:

Последовательные cmaps() изменяют яркость и часто насыщенность цвета постепенно, часто используя один оттенок. Они используются для представления информации, имеющей порядок. Вечные однородные цветовые карты представляют монотонно увеличивающуюся легкость. А последовательные цветовые карты представляют собой изменение оттенка, как “YlOrBr” меняет оттенок оттенка с желтого на Оранжевый и коричневый. Однако Постоянно однородные цветовые карты лучше, чем последовательные цветовые карты. Исследователи обнаружили, что человеческий мозг воспринимает изменения параметра освещенности как изменения в визуализации данных гораздо лучше, чем изменения в оттенке.

Расходящийся Matplotlib cmap()

cmaps['Diverging'] = [
            'PiYG', 'PRGn', 'BrBG', 'PuOr', 'RdGy', 'RdBu',
            'RdYlBu', 'RdYlGn', 'Spectral']

Выход:

Объяснение:

Расходящиеся цветовые карты Matplotlib представляют собой изменение яркости и, возможно, насыщенности двух разных цветов, которые встречаются посередине в ненасыщенном цвете. Используется в программах python, где информация имеет критическое среднее значение, например, топография или когда данные отклоняются вокруг нуля. Нам нужно монотонно увеличивающееся значение оттенка, за которым следует уменьшающееся значение другого для расходящихся цветовых карт.

Циклический Matplotlib cmap()

cmaps['Cyclic'] = ['twilight', 'twilight_shifted', 'hsv']

Выход:

Объяснение:

Циклический cmap() в Python представляет собой изменение яркости двух разных цветов, которые встречаются в середине и начале/конце ненасыщенного цвета. Эти циклические карты следует использовать для значений, которые оборачиваются вокруг конечных точек, таких как фазовый угол, направление ветра или время суток.

Качественный Matplotlib cmap()

cmaps['Qualitative'] = ['Pastel1', 'Pastel2', 'Paired', 'Accent',
                        'Dark2', 'Set1', 'Set2', 'Set3']

Выход:

Объяснение:

Качественные цветовые карты часто бывают разных цветов. Более того, они должны использоваться для представления информации, которая не имеет упорядоченности или взаимосвязей.

Разное Matplotlib cmap()

cmaps['Qualitative'] = ['flag', 'prism', 'ocean', 'gist_earth', 'terrain', 'gist_stern',
            'gnuplot', 'gnuplot2', 'CMRmap', 'cubehelix', 'brg',
            'gist_rainbow', 'rainbow', 'jet', 'nipy_spectral', 'gist_ncar']

Выход:

Объяснение:

Различные цветовые карты позволяют создавать градиенты и другие интересные цветовые палитры в Matplotlib. Кроме того, каждая из этих строк включена в приведенный выше код.

Вывод

В этой статье мы узнали о cmap() в python и его примерах. Мы также обсудили различные способы реализации цветовых карт в программах python в зависимости от цели. Мы также сосредоточились на Качественном, то есть различном случае реализации цветовой карты. Обратитесь к этой статье в случае каких-либо запросов относительно функции Matplotlib cmap ().

Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.

Счастливого Пифонирования!