matplotlib的cmap
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=data_index, alpha=0.6, cmap=plt.cm.get_cmap('Set1', class_num))
在这里用到了cmap这个参数
matplotlib中用来做热图的颜色映射有很多种,我们可以选择各种不同的颜色映射来做出符合我们预期的热图。其源代码如下所示:
本代码是根据官网(http://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html )的源代码转载过来的
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()
Perceptually Uniform Sequential、Sequential、Sequential (2)、Diverging、Qualitative、Miscellaneous对应的列表中的值均可作为cmap的值。
其效果图如下所示:
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