渐变配色在科研绘图时十分常用。

比如三维柱状图：

特征渲染散点图：

热图：

等等，都需要使用渐变配色。

作为一个Matlab用户，你大概听说过jet、parula、hsv、hot这些耳熟能详的颜色图（colormap）。

而在去年这个时候，我制作了一个addcolorplus配色强化工具，里面集成了Python Matplotlib和Surfer中的72种渐变色。一经推出，也算是广受好评。

按理说，这几十种渐变色也差不多够用了。

但实际应用时，似乎又不完全够用。

比如，很多时候，需要我们自己来制作渐变色颜色图。

再比如，addcolorplus中的渐变色是64色的，在一些场景应用时，会出现“波纹“现象，因此需要对其进行致密化处理；另一方面，如果我们就是想要七八种颜色组成的稀疏渐变色，那还需要对其进行稀疏化处理。

还有一个问题是，当我们想要编辑颜色图，调节颜色的显示区间时，会发现Matlab自带的colormapeditor有些难用，这个懂得都懂。

为了解决上述问题，我用Matlab制作了这个ColorMap渐变色生成/编辑器。

那么，它都能做些什么呢？

功能1：生成渐变色颜色图

对于给定的颜色矩阵：

C = [  2  48  71      18 104 131      39 158 188     144 201 230     255 255 255]/255;

利用ColorMap工具，将颜色矩阵C与渐变色数量N作为输入参数，即可得到渐变色颜色图map：

N = 256;map = ColorMap(C,N);

然后利用colormap(map)命令对已有数据图赋色：

具体示例程序见demo1

功能2：致密化与稀疏化

对于已有的渐变色颜色图，比如addcolorplus配色强化工具中的300号渐变色：

C = addcolorplus(300);% 绘图figureimage(permute(C,[1,3,2]))

如果觉得颜色渐变程度还不够，可以通过ColorMap工具，设置一个较大的渐变色数量N1：

% 致密化后渐变色总数N1 = 256;% ColorMap颜色致密化处理map = ColorMap(C,N1);% 绘图figureimage(permute(map,[1,3,2]))

而如果想要对其进行稀疏化处理，只需设置一个较小的渐变色数量N2：

% 稀疏化后渐变色总数N2 = 7;% ColorMap颜色稀疏化处理map = ColorMap(C,N2);% 绘图figureimage(permute(map,[1,3,2]))

具体示例程序见demo2

功能3：显示区间调节

上述两种功能均采用等间距模式生成渐变色。

而ColorMap工具中还包括另一种模式：非等间距模式。

对于给定的颜色矩阵C：

C = [068 004 090     065 062 133     048 104 141     031 146 139     053 183 119     145 213 066     248 230 032]/255;

首先定义比例参数ratio：

ratio = [0.1 0.1 0.1 0.1 0.2 0.4];

具体来说，对于给定数量的渐变色颜色图，ratio中的0.4表示（145 213 066）和（248 230 032）两种颜色渐变的占比为40%，0.2表示（053 183 119）和（145 213 066）两种颜色渐变的占比为20%……

特别注意，ratio变量中数字的数量等于颜色矩阵C的行数减1，数字之和等于1，而且所有数字不能完全相等（完全相等就是等间距模式）。

然后，利用ColorMap工具的‘mode2’生成非等间距渐变色：

map2 = ColorMap(C,N,'mode2',ratio);

最后使用colormap(map)命令对已有数据图赋色即可：

具体示例程序见demo3

以上。

获取方式：

Matlab渐变色生成器ColorMap

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Matlab渐变颜色图(colormap)生成/编辑器—ColorMap

功能1：生成渐变色颜色图

功能2：致密化与稀疏化

功能3：显示区间调节

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