python绘制CIE图

CIE图是描述颜色的标准图谱，通常用于显示颜色的亮度、饱和度和色调信息。在Python中，可以使用matplotlib库绘制CIE图。

以下是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义CIE图的x、y坐标
x = [0.73467, 0.26533, 0.00000]
y = [0.26533, 0.73467, 0.00000]

# 绘制CIE图
plt.plot(x, y, 'ko-', markersize=10)
plt.plot(0.33333, 0.33333, 'ko', markersize=15)
plt.xlim(0, 0.8)
plt.ylim(0, 0.9)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('CIE Chromaticity Diagram')
plt.show()

这个代码将绘制一个基本的CIE图，其中包括三个主要色彩的坐标（红色、绿色和蓝色），以及一个白色点（0.33333，0.33333）。

你可以根据需要进行调整和修改以适应你的项目。

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好的，我会尽力回答你的问题。首先，为了绘制CIE1931色度图并标点，我们需要使用Python中的一些库。这些库包括matplotlib、numpy、colorspacious等。

下面是一个简单的Python程序，用于绘制CIE1931色度图并标点：

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

# 定义CIE1931色度图的边界
x_min, x_max = 0, 0.8
y_min, y_max = 0, 0.9

# 创建坐标轴
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制CIE1931色度图
x = np.linspace(x_min, x_max, 100)
y = np.linspace(y_min, y_max, 90)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
XYZ = np.dstack([X, Y, 1 - X - Y])
RGB = colorspacious.cspace_convert(XYZ, "XYZ", "sRGB1")
ax.imshow(RGB, origin="lower", extent=[x_min, x_max, y_min, y_max])

# 标点
plt.scatter([0.64, 0.30], [0.33, 0.60], color=["red", "green"])

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel("x")
ax.set_ylabel("y")

# 显示图形
plt.show()

这段程序首先定义了CIE1931色度图的边界，然后创建了一个坐标轴，绘制了CIE1931色度图，并在其中标出了两个点（红色和绿色）。最后，设置了坐标轴标签，并显示了图形。

希望这个答案能够帮到你！

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在Python中，处理Excel文件并绘制CIE1931色度曲线通常需要几个步骤，包括读取Excel文件、数据预处理以及使用特定的绘图库，如matplotlib。这里假设你已经安装了pandas（用于读取Excel）和numpy（辅助数学计算）。以下是基本的步骤：

1. 首先，你需要导入必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import XYZ_to_xy, xyY_to_XYZ

2. 使用pandas读取Excel文件，并提取波长和XY坐标列：

data = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name='Sheet1')  # 更改sheet_name为你实际的名称
wavelengths = data['波长'].values
xy_coords = data[['X坐标', 'Y坐标']].values

3. 确保数据格式正确，XYZ_to_xy函数需要XYZ格式的数据，如果XY不是XYZ格式，需要转换：

xy_data = xyY_to_XYZ(xy_coords) if xy_coords.shape[1] == 3 else xy_coords

4. 创建色度曲线：

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(wavelengths, xy_data[:, 0], label='x axis')  # x轴
ax.plot(wavelengths, xy_data[:, 1], label='y axis')  # y轴
ax.set_xlabel('Wavelength (nm)')
ax.set_ylabel('Color Coordinates')
ax.legend()
plt.title('CIE1931 Chromaticity Diagram from Excel Data')
plt.show()