python colormap(颜色映射)

转载（有增减，后面有举例）：http://blog.csdn.net/guduruyu/article/details/60868501

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt  # Have colormaps separated into categories:
# http://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html  cmaps = [('Perceptually Uniform Sequential',  ['viridis', 'inferno', 'plasma', 'magma']),  ('Sequential',     ['Blues', 'BuGn', 'BuPu',  'GnBu', 'Greens', 'Greys', 'Oranges', 'OrRd',  'PuBu', 'PuBuGn', 'PuRd', 'Purples', 'RdPu',  'Reds', 'YlGn', 'YlGnBu', 'YlOrBr', 'YlOrRd']),  ('Sequential (2)', ['afmhot', 'autumn', 'bone', 'cool',  'copper', 'gist_heat', 'gray', 'hot',  'pink', 'spring', 'summer', 'winter']),  ('Diverging',      ['BrBG', 'bwr', 'coolwarm', 'PiYG', 'PRGn', 'PuOr',  'RdBu', 'RdGy', 'RdYlBu', 'RdYlGn', 'Spectral',  'seismic']),  ('Qualitative',    ['Accent', 'Dark2', 'Paired', 'Pastel1',  'Pastel2', 'Set1', 'Set2', 'Set3']),  ('Miscellaneous',  ['gist_earth', 'terrain', 'ocean', 'gist_stern',  'brg', 'CMRmap', 'cubehelix',  'gnuplot', 'gnuplot2', 'gist_ncar',  'nipy_spectral', 'jet', 'rainbow',  'gist_rainbow', 'hsv', 'flag', 'prism'])]  nrows = max(len(cmap_list) for cmap_category, cmap_list in cmaps)
gradient = np.linspace(0, 1, 256)
gradient = np.vstack((gradient, gradient))  def plot_color_gradients(cmap_category, cmap_list):  fig, axes = plt.subplots(nrows=nrows)  fig.subplots_adjust(top=0.95, bottom=0.01, left=0.2, right=0.99)  axes[0].set_title(cmap_category + ' colormaps', fontsize=14)  for ax, name in zip(axes, cmap_list):  ax.imshow(gradient, aspect='auto', cmap=plt.get_cmap(name))  pos = list(ax.get_position().bounds)  x_text = pos[0] - 0.01  y_text = pos[1] + pos[3]/2.  fig.text(x_text, y_text, name, va='center', ha='right', fontsize=10)  # Turn off *all* ticks & spines, not just the ones with colormaps.  for ax in axes:  ax.set_axis_off()  for cmap_category, cmap_list in cmaps:  plot_color_gradients(cmap_category, cmap_list)  plt.show()

举例1：

横坐标是从1到1000的数，纵坐标是横坐标的平方，要求使用颜色映射为：gist_rainbow(即最后一张图的倒数第四个颜色映射)

import matplotlib.pyplot as pltx = list(range(1,1001))
y = [i**2 for i in x]#使用列表解析plt.scatter(x,y,c=y,cmap=plt.cm.gist_rainbow,s=20)#cm即colormap，c=y表示颜色随y变化
plt.xlabel('number',fontsize=10)
plt.ylabel('number square',fontsize=10)
plt.title('figure 1',fontsize =20)
plt.axis([0,1100,0,1100000])
plt.show()

代码中cm即colormap，c=y表示颜色随y变化（第一图），也可以使用c=x，使得颜色随x映射（第二图），变化不大
图如下:

举例2

画一个2维无关高斯分布

这里实际关于颜色映射的就只有ax.plot_surface(X,Y,F_x_y,cmap='jet')这一行代码，jet是上面给的渐变色中的一个。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.axisartist as axisartist
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #画三维图不可少
from matplotlib import cm  #cm 是colormap的简写#定义坐标轴函数
def setup_axes(fig, rect):ax = axisartist.Subplot(fig, rect)fig.add_axes(ax)ax.set_ylim(-.2, 1.2)#自定义刻度
#    ax.set_yticks([-10, 0,9])ax.set_xlim(-10,10)ax.axis[:].set_visible(False)#第2条线，即y轴,经过x=0的点ax.axis["y"] = ax.new_floating_axis(1, 0)ax.axis["y"].set_axisline_style("-|>", size=1.5)
#    第一条线，x轴，经过y=0的点ax.axis["x"] = ax.new_floating_axis(0, 0)ax.axis["x"].set_axisline_style("-|>", size=1.5)return(ax)
# 1_dimension gaussian function
def gaussian(x,mu,sigma):f_x = 1/(sigma*np.sqrt(2*np.pi))*np.exp(-np.power(x-mu, 2.)/(2*np.power(sigma,2.)))return(f_x)# 2_dimension gaussian function
def gaussian_2(x,y,mu_x,mu_y,sigma_x,sigma_y):f_x_y = 1/(sigma_x*sigma_y*(np.sqrt(2*np.pi))**2)*np.exp(-np.power\(x-mu_x, 2.)/(2*np.power(sigma_x,2.))-np.power(y-mu_y, 2.)/\(2*np.power(sigma_y,2.)))return(f_x_y)#在已经定义好的画布上加入高斯函数
x_values = np.linspace(-5,5,2000)
y_values = np.linspace(-5,5,2000)
X,Y = np.meshgrid(x_values,y_values)
mu_x,mu_y,sigma_x,sigma_y = 0,0,0.8,0.8
F_x_y = gaussian_2(X,Y,mu_x,mu_y,sigma_x,sigma_y)
#显示三维图
fig = plt.figure()
ax = plt.gca(projection='3d')
ax.plot_surface(X,Y,F_x_y,cmap='jet')
# 显示等高线图
#ax.contour3D(X,Y,F_x_y,50,cmap='jet')
#plt.show()

举例3 颜色渐变画图

例子参考codeday的最后一个举例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx = np.linspace(0, 1, 10)
number = 5
cmap = plt.get_cmap('gnuplot')
colors = [cmap(i) for i in np.linspace(0, 1, number)]for i, color in enumerate(colors, start=1):plt.plot(x, i * x + i, color=color, label='$y = {i}x + {i}$'.format(i=i))
plt.legend(loc='best')
plt.show()

如果是子图的形式展示，即ax.plot()的形式，那么里面的颜色表示为c=color因为ax里面是使用的c而不是全名color表示颜色变量

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举例2

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