Décrypter la table des couleurs matplotlib : révéler l'histoire derrière les couleurs

Explication détaillée de la table de couleurs matplotlib : Révéler les secrets derrière les couleurs

Introduction :
En tant que l'un des outils de visualisation de données les plus couramment utilisés en Python, matplotlib possède de puissantes fonctions de dessin et des tables de couleurs riches. Cet article présentera la table des couleurs dans matplotlib et explorera les secrets des couleurs. Nous approfondirons les tables de couleurs couramment utilisées dans matplotlib et donnerons des exemples de code spécifiques.

1. Table des couleurs dans Matplotlib

1. Comment exprimer les couleurs
   Dans matplotlib, les couleurs peuvent être exprimées de différentes manières. Une méthode courante consiste à utiliser les valeurs RVB pour représenter les couleurs, c'est-à-dire en utilisant les valeurs des trois canaux rouge (R), vert (V) et bleu (B) pour représenter la profondeur de la couleur. Par exemple, le rouge pur peut être représenté par (1, 0, 0). Une autre méthode courante consiste à utiliser des valeurs hexadécimales pour représenter les couleurs. Par exemple, le rouge pur peut être représenté par « #FF0000 ».
2. Color Mapping
   Le mappage des couleurs est le processus de mappage de valeurs numériques sur des couleurs. Dans matplotlib, nous pouvons utiliser différentes cartes de couleurs pour présenter les modifications des données. Les mappages de couleurs courants incluent le mappage monochrome et le mappage multicolore.

2.1 Cartographie monochrome
Le mappage monochrome consiste à mapper les données sur une seule couleur. Parmi eux, le plus couramment utilisé est la cartographie en niveaux de gris. Dans matplotlib, nous pouvons utiliser « gray » ou « Greys » pour représenter le mappage en niveaux de gris. Une autre cartographie monochrome courante est la cartographie thermique. Dans matplotlib, nous pouvons utiliser « hot » pour représenter la cartographie thermique.

Ce qui suit est un exemple de code utilisant un mappage de couleur unique :

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, color="gray")
plt.plot(x, y+1, color="hot")

plt.show()

Dans le code ci-dessus, nous utilisons deux mappages de couleurs différents, l'un est le mappage en niveaux de gris "gris" et l'autre est le mappage de carte thermique "chaud".

2.2 Cartographie multicolore
La cartographie multicolore consiste à mapper des données sur une série de couleurs. Dans matplotlib, nous pouvons utiliser différentes tables de couleurs pour implémenter un mappage multicolore. matplotlib fournit un riche ensemble de tables de couleurs intégrées, telles que « viridis », « automne », « cool », etc.

Ce qui suit est un exemple de code utilisant le mappage multicolore :

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, color="viridis")
plt.plot(x, y+1, color="autumn")

plt.show()

Dans le code ci-dessus, nous utilisons deux tables de couleurs différentes, l'une est "viridis" et l'autre est "automne".

2. Personnaliser la table des couleurs
En plus d'utiliser la table des couleurs intégrée, nous pouvons également personnaliser la table des couleurs. Dans matplotlib, nous pouvons utiliser "ListedColormap" pour personnaliser la carte des couleurs. Voici un exemple de table de couleurs personnalisée :

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

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

colors = ["#FF0000", "#00FF00", "#0000FF"]
cmap = ListedColormap(colors)

plt.scatter(x, y, c=x, cmap=cmap)

plt.colorbar()
plt.show()

Dans le code ci-dessus, nous utilisons trois couleurs pour personnaliser la table de couleurs et mapper les données x à ces trois couleurs. Utilisez la fonction plt.colorbar() pour afficher la table des couleurs.

Conclusion :
Dans cet article, nous avons présenté en détail la table des couleurs dans matplotlib et révélé les secrets derrière les couleurs. Nous avons appris comment les couleurs sont représentées et discuté du concept de cartographie des couleurs. Nous donnons également des exemples de code spécifiques qui montrent comment utiliser différentes palettes de couleurs. J'espère que cet article pourra aider les lecteurs à mieux comprendre et utiliser les tables de couleurs dans matplotlib.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!