python可视化 matplotlib画图使用colorbar工具自定义颜色

下面就是Python可视化Matplotlib画图使用colorbar工具自定义颜色的完整攻略。

下面就是Python可视化Matplotlib画图使用colorbar工具自定义颜色的完整攻略。

简介

Matplotlib是Python中用于数据可视化最常见的工具之一。其中Matplotlib中的colorbar工具可以用来为绘图添加渐变的颜色条，并且该工具既可以使用默认的颜色条进行设置，也可以自定义颜色条中的颜色及其分布。

自定义颜色条

Matplotlib中可以通过cmap参数指定绘图时使用的颜色条。其中，常用的default（默认）、hot、cool、spring、summer、autumn、winter、gray等颜色条。

如果我们需要自定义颜色条，可以先使用ListedColormap函数自定义一组颜色，然后把自定义的颜色作为参数传入cmap中，即可完成自定义颜色条的设置。具体操作步骤如下：

1. 导入所需库

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

1. 定义自定义颜色

mycolors = ["#FF0000", "#00FF00", "#0000FF", "#FFFF00"]

其中，mycolors列表中分别存储了四种自定义颜色，#FF0000代表红色，#00FF00代表绿色，#0000FF代表蓝色，#FFFF00代表黄色。

1. 创建自定义颜色条

cmap = ListedColormap(mycolors)

1. 设置绘图使用的颜色条

plt.imshow(data, cmap=cmap)
plt.colorbar()

其中，data为需要绘图的数据，plt.colorbar()函数可添加颜色条。

示例1

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

# 构造数据
data = np.random.randint(0,4,(4, 4))

# 定义自定义颜色
mycolors = ["#FF0000", "#00FF00", "#0000FF", "#FFFF00"]

# 创建自定义颜色条
cmap = ListedColormap(mycolors)

# 绘制图像
plt.imshow(data, cmap=cmap)
plt.colorbar()

# 显示图像
plt.show()

代码解释：定义一个4*4的数据，数据的数值只能是0~3，然后定义一个包含四种颜色的列表，创建自定义颜色条，并使用imshow函数将数据绘制成图像，最后通过调用colorbar函数添加颜色条。

示例2

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

# 自定义调色盘
def colormap(c, vrange):
    cmap = plt.get_cmap(c)
    norm = plt.Normalize(vrange[0], vrange[1])
    return cmap(norm(np.arange(vrange[0], vrange[1]+1)))

# 构造数据
data = np.random.rand(5,5)

# 绘制图像
plt.imshow(data, cmap=colormap('plasma', [0,1]))
plt.colorbar()

# 显示图像
plt.show()

代码解释：自定义了一个调色盘函数colormap，通过颜色条名称和数值范围返回对应的颜色条。然后使用colormap('plasma', [0,1])函数创建自定义颜色条，使用imshow函数将数据绘制成图像，并通过调用colorbar函数添加颜色条。

以上就是Python可视化Matplotlib画图使用colorbar工具自定义颜色的完整攻略，希望能够对你有所帮助。