默认配色辣眼睛?!那是你没发现这些宝藏学术颜色包(Colormaps)~~
这两天有小伙伴私信我说想使用Python-Matplotlib绘制一些学术图表,都纷纷吐槽其默认的颜色表(colormap) 真的是一言难尽。哈哈,小编也是这么觉得的,那么,今天这篇推文,小编就系统介绍一下优秀的关于Matplotlib颜色表(colormap) 第三方库。主要内容如下:
偏学术类型
偏艺术类型
偏学术类型
Python-Matplotlib的偏学术类型的colormap,想必是很多小伙伴急需了解的,小编就介绍以下几个库,当然,还有小伙伴们心心念念的MATLAB的颜色表哦~
Python-scicomap包
Python-scicomap包可以说是专门为Matplotlib提供科学学术图表的配色,其含有单色系(sequential), 双单色系(bi-sequential), 双色渐变系(diverging), 循环色系(circular), 多色系(qualitative) 和混杂色系(miscellaneous) 颜色表。接下来我们列举下几个样例查看下:
样例一:
import scicomap as sc
import matplotlib.pyplot as plt# the thing that should not be
ugly_jet = plt.get_cmap("jet")
sc_map = sc.ScicoMiscellaneous(cmap=ugly_jet)
f=sc_map.assess_cmap(figsize=(22,10))
f.set_facecolor("w")
样例二:Comparing color maps
c_l = ["cividis", "inferno", "magma", "plasma", "viridis"]
f = sc.plot_colorblind_vision(ctype='sequential', cmap_list=c_l, figsize=(30, 4), n_colors=11, facecolor="black")
样例三:
f = sc.compare_cmap(image="grmhd", ctype='sequential', ncols=15, uniformize=True, symmetrize=True, unif_kwargs={'lift': 20}, sym_kwargs={'bitonic': False, 'diffuse': True})
样例四:
f = sc.compare_cmap(image="vortex", ctype='diverging', ncols=15, uniformize=True, symmetrize=True, unif_kwargs={'lift': None}, sym_kwargs={'bitonic': False, 'diffuse': True})
更多关于scicomap颜色包详细内容,大家可参考:Python-scicomap包[1]
Python-colorcet包
colorcet包包含太多类型的颜色系了,这里也不过多赘述,直接上案例:
样例一:
import holoviews as hv
import colorcet as cc
from colorcet.plotting import swatches, sine_combshv.notebook_extension("matplotlib")swatches(group="linear")
样例二:
swatches(group='diverging')
样例三:
swatches(group='nopic')
样例四:
misc = [name for name in cc.all_original_names() if "cyclic" in name or "isoluminant" in name or "rainbow" in name]
swatches(*misc)
更多关于colorcet颜色包详细内容,大家可参考:Python-colorcet包[2]
Python-cmasher包
Python-cmasher包也是为学术配色所设计出的一个Matplotlib颜色包,这里直接列举几个色系即可,如下:
样例一:Sequential colormaps
样例二:Diverging colormaps
更多关于cmasher颜色包详细内容,大家可参考:Python-cmasher包[3]
Python-viscm包
Python-viscm包是小编比较喜欢的一个,因为其提供了MATLAB的默认颜色主题,相信许多小伙伴还是蛮期待的,话不多说,直接列举样例,如下:
样例一:PARULA
样例二:PLASMA
样例三:VIRIDIS
更多关于viscm颜色包详细内容,大家可参考:Python-viscm包[4]
偏艺术类型
这一部分我们给出的是一个偏清新的颜色,也就是Python-vapeplot包,详细内容如下:
样例一:
import vapeplot
%matplotlib inline
vapeplot.available()
样例二:
vapeplot.view_palette("cool",'sunset')
样例三:cool
样例四:avanti
更多关于vapeplot颜色包详细内容,大家可参考:Python-vapeplot包[5]
总结
本期这篇推文小编给大家列举了几个学术和商业Matplotlib颜色包,大家可以选择自己喜欢的学术配色进行论文的绘制~~
参考资料
[1]
Python-scicomap包: https://github.com/ThomasBury/scicomap。
[2]
Python-colorcet包: https://colorcet.holoviz.org/。
[3]
Python-cmasher包: https://cmasher.readthedocs.io/。
[4]
Python-viscm包: https://bids.github.io/colormap/。
[5]
Python-vapeplot包: https://github.com/dantaki/vapeplot。
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