matplotlib cmap颜色表

matplotlib中的cmap是指颜色映射表，用于将数据值映射到颜色空间中。常见的cmap有jet、viridis、cool等等。你可以通过调用plt.cm.get_cmap()方法获取cmap对象，然后将其传递给plot函数的cmap参数来使用。

例如，使用jet cmap绘制一个sin函数的图像：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, color='blue', cmap='jet')
plt.show()

相关问题

matplotlib颜色表自定义

要自定义matplotlib的颜色表，可以使用ListedColormap函数。该函数需要两个参数：颜色列表和名称。颜色列表可以是任何长度的列表，每个元素都是一个RGB元组，例如(0.2, 0.4, 0.6)。名称是一个字符串，用于标识颜色表。

下面是一个例子，展示如何创建一个名为“my_cmap”的颜色表，其中包含三种颜色：红色、绿色和蓝色。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

colors = [(1, 0, 0), (0, 1, 0), (0, 0, 1)] # 红、绿、蓝
cmap = ListedColormap(colors, name='my_cmap')

# 测试颜色表
x = [1, 2, 3]
y = [1, 2, 3]
z = [0, 1, 2]
plt.scatter(x, y, c=z, cmap=cmap)
plt.colorbar()
plt.show()

matplotlib 颜色表

matplotlib 提供了很多内置的颜色表，可以用于数据可视化。以下是一些常用的颜色表：

1. viridis：从深蓝到黄色的渐变色。
2. plasma：从深紫色到亮黄色的渐变色。
3. inferno：从黑色到亮黄色的渐变色。
4. magma：从黑色到亮红色的渐变色。
5. jet：从蓝色到红色的渐变色。

使用方法如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 使用viridis颜色表绘制散点图
plt.scatter(x, y, c=z, cmap='viridis')
plt.colorbar()

# 使用jet颜色表绘制热力图
plt.imshow(data, cmap='jet')
plt.colorbar()

其中，`cmap` 参数指定颜色表名称，`colorbar` 函数用于添加颜色条。更多内置的颜色表可参考 matplotlib 官方文档。