Matplotlib를 사용하여 사용자 정의 색상 맵을 만들고 색상 눈금을 표시하는 방법은 무엇입니까?

Matplotlib 및 Color Scale Plot을 사용한 사용자 정의 Colormap

소개

사용자 정의 색상맵을 사용하면 데이터를 개인화된 시각화할 수 있습니다. 이 문서에서는 빨간색에서 보라색, 파란색으로 원활하게 전환되고 -2와 2 사이의 값으로 매핑되는 자체 색상맵을 만드는 것과 관련된 사용자의 질문을 다룹니다. 목표는 플롯의 데이터 포인트에 색상을 지정하고 그에 따른 색상 스케일을 표시하는 것입니다.

색상 맵 생성

연속적인 색상 스케일을 생성하기 위해 개별 ListedColormap 대신 LinearSegmentedColormap이 사용됩니다. 색상 목록을 from_list 메소드에 전달하여 이 사용자 정의 색상맵을 생성할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors

colors = ["red", "violet", "blue"]
cmap = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list("", colors)

색상을 값에 매핑

색상을 데이터 값에 매핑하려면 정규화 함수가 필요합니다. Normalize 함수는 값을 컬러맵에 적합한 범위로 변환합니다.

norm = plt.Normalize(-2, 2)

사용자 정의 색상맵으로 플로팅

사용자 정의 색상맵을 사용하여 플롯의 점에 색상을 지정하려면:

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

색상 스케일 시각화

색상 스케일을 옆에 표시하려면 줄거리:

plt.colorbar()

임의 데이터로 일반화

이 방법은 모든 값 집합을 색상에 매핑하도록 일반화될 수 있습니다.

cvals = [-2., -1, 2]
colors = ["red", "violet", "blue"]

tuples = list(zip(map(norm, cvals), colors))
cmap = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list("", tuples)

위 내용은 Matplotlib를 사용하여 사용자 정의 색상 맵을 만들고 색상 눈금을 표시하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!