Matplotlib를 사용하여 사용자 정의 색상 맵과 색상 스케일을 만드는 방법은 무엇입니까?

Matplotlib로 사용자 정의 색상맵 및 색상 스케일 만들기:

matplotlib에서 사용자 정의 색상맵을 만드는 과정은 간단합니다. 연속적인(부드러운) 색상 스케일을 설정하려면 ListedColormap 대신 LinearSegmentedColormap을 활용하는 것이 좋습니다.

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

# Defining random data points
x, y, c = zip(*np.random.rand(30, 3)*4 - 2)

# Establishing normalization parameters
norm = plt.Normalize(-2, 2)

# Generating a linear segmented colormap from a list
colormap = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list("", ["red", "violet", "blue"])

# Plotting the points with the custom colormap
plt.scatter(x, y, c=c, cmap=colormap, norm=norm)

# Adding a color scale to the plot
plt.colorbar()

plt.show()

이 방법은 지정된 값 사이의 원활한 색상 전환을 보장합니다.

추가 사용자 정의가 가능합니다. 정규화된 값과 해당 색상의 튜플을 from_list에 제공하여

# Custom values and colors
custom_values = [-2, -1, 2]
custom_colors = ["red", "violet", "blue"]

# Generating a segmented colormap from custom tuples
colormap = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list("", list(zip(map(norm, custom_values), custom_colors)))

# Applying the colormap to the plot
plt.scatter(x, y, c=c, cmap=colormap, norm=norm)
plt.colorbar()

plt.show()

이 기술을 활용하면 데이터를 정확하게 표현하는 개인화된 색상맵을 만들 수 있습니다.

위 내용은 Matplotlib를 사용하여 사용자 정의 색상 맵과 색상 스케일을 만드는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!