Une analyse approfondie de la table des couleurs matplotlib : un outil de dessin coloré

matplotlib est une bibliothèque Python pour la visualisation de données, qui fournit de riches outils de traçage et diverses options de traçage, permettant aux utilisateurs de créer des graphiques de haute qualité. L'une des fonctionnalités importantes est l'utilisation de tables de couleurs. Cet article présentera en détail la table de couleurs matplotlib et montrera comment utiliser différentes tables de couleurs à travers des exemples de code spécifiques.

Une table de couleurs est une méthode permettant de représenter la relation entre les valeurs des données et les couleurs. Dans la visualisation de données, nous devons souvent convertir les valeurs des données en couleurs correspondantes pour afficher de manière plus intuitive les caractéristiques et les modifications des données. matplotlib fournit une variété de tables de couleurs parmi lesquelles les utilisateurs peuvent choisir, chaque table de couleurs a différentes règles de correspondance des couleurs et méthodes de distribution des couleurs. Voici quelques tables de couleurs couramment utilisées.

1. table de couleurs jet :
   table de couleurs jet est l'une des tables de couleurs les plus couramment utilisées dans matplotlib. Elle est basée sur le dégradé de couleur bleu-vert-jaune-rouge et est utilisée pour représenter les changements de faible à élevé dans les données. valeurs. . En utilisant la table des couleurs jet, cela peut être réalisé grâce à l'exemple de code suivant :

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个数据数组
data = np.random.rand(10, 10)

# 使用jet颜色表绘制热力图
plt.imshow(data, cmap='jet')
plt.colorbar()
plt.show()

Dans le code ci-dessus, nous utilisons d'abord la fonction np.random.rand pour créer un tableau de données aléatoires 10x10, puis utilisez imshow La fonction dessine les données dans une carte thermique cmap='jet' signifie utiliser la table des couleurs du jet. np.random.rand函数创建一个10x10的随机数据数组，然后使用imshow函数将数据绘制成热力图，cmap='jet'表示使用jet颜色表。

2. viridis颜色表：
   viridis颜色表是matplotlib自版本2.0开始引入的一种颜色表，它以蓝色-绿色-黄色为基础，用于表示数据值的从低到高的变化。使用viridis颜色表，可以通过以下代码示例实现：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个数据数组
data = np.random.rand(10, 10)

# 使用viridis颜色表绘制热力图
plt.imshow(data, cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.show()

上述代码与上一个示例类似，只是将cmap参数设置为'viridis'。

3. 颜色表的其他参数：
   除了上述两种常用颜色表外，matplotlib还提供了许多其他颜色表供用户选择。在使用imshow函数时，可以通过cmap参数指定所使用的颜色表，常见的颜色表包括"hot"、"cool"、"spring"等。此外，imshow函数还可以通过vmin和vmax参数指定数据值的范围，从而调整颜色表的渐变程度和变化范围。

总结：
在数据可视化中，颜色表的选择对于准确展示数据特征和变化非常重要。本文介绍了matplotlib中两种常用的颜色表jet和viridis，并通过具体的代码示例展示了它们的使用方法。除此之外，matplotlib还提供了丰富的颜色表可供用户选择，使用cmap、vmin和vmax

Table des couleurs viridis : 🎜La table des couleurs viridis est une table des couleurs introduite par matplotlib depuis la version 2.0. Elle est basée sur le bleu-vert-jaune et est utilisée pour représenter les valeurs de données de faible. des changements faibles à élevés. En utilisant la palette de couleurs viridis, cela peut être réalisé avec l'exemple de code suivant : 🎜🎜rrreee🎜Le code ci-dessus est similaire à l'exemple précédent, sauf que le paramètre cmap est défini sur 'viridis'. 🎜
🎜Autres paramètres de la table des couleurs : 🎜En plus des deux tables de couleurs couramment utilisées mentionnées ci-dessus, matplotlib fournit également de nombreuses autres tables de couleurs parmi lesquelles les utilisateurs peuvent choisir. Lorsque vous utilisez la fonction imshow, vous pouvez spécifier la table de couleurs à utiliser via le paramètre cmap. Les tables de couleurs courantes incluent "hot", "cool", "spring", etc. De plus, la fonction imshow peut également spécifier la plage de valeurs de données via les paramètres vmin et vmax pour ajuster la plage de gradient et de variation. de la table des couleurs. 🎜🎜🎜Résumé : 🎜En visualisation de données, le choix de la table de couleurs est très important pour afficher avec précision les caractéristiques et les changements des données. Cet article présente jet et viridis, deux tables de couleurs couramment utilisées dans matplotlib, et démontre leur utilisation à travers des exemples de code spécifiques. De plus, matplotlib fournit également une riche table de couleurs parmi laquelle les utilisateurs peuvent choisir, qui peut être ajustée davantage à l'aide de paramètres tels que cmap, vmin et vmax et des effets d'affichage de table de couleurs personnalisés. Les lecteurs peuvent choisir la table de couleurs appropriée en fonction des besoins réels et l'appliquer de manière flexible dans le processus de visualisation des données pour créer des dessins colorés. 🎜

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