matplotlib 选择cmap

matplotlib中的cmap表示颜色映射，用于将数据值映射到色彩。在选择cmap时，我们需要考虑以下几个因素：

1. 数据类型：首先，我们需要考虑数据类型。如果是连续的数据，可以选择连续型的cmap，如果是离散的数据，可以选择离散型的cmap。常见的连续型cmap有viridis、inferno和plasma，而常见的离散型cmap有tab10、tab20和Set1。

2. 数据范围：其次，我们需要考虑数据的范围。如果数据范围较大，我们可以选择具有较高动态范围的cmap，例如RdYlBu和coolwarm；如果数据范围较小，我们可以选择具有较低动态范围的cmap，例如Greens和Blues。

3. 信息传达：此外，我们还需要考虑信息的传达效果。如果我们想突出显示数据的高低值，可以选择具有明显对比度的cmap，例如hot和rainbow；如果我们想突出显示数据的变化趋势，可以选择具有平滑过渡的cmap，例如cubehelix和gnuplot。

4. 色盲友好：最后，我们还需要考虑色盲友好性。由于某些人可能对特定颜色难以识别，因此我们应该选择适用于色盲的cmap，例如colorblind和twilight。

在选择cmap时，需要根据具体情况综合以上因素进行考虑，以确保图像能够清晰有效地传达数据的含义和特征。同时，可以通过尝试不同的cmap，并观察其在数据可视化中的效果，来精确选择适合的cmap。

相关问题

matplotlib的cmap

matplotlib的cmap是指用于设置颜色映射的参数。在Matplotlib中，我们可以使用不同的颜色映射来创建热图。引用中的代码示例中，使用了`cmap=plt.cm.get_cmap('Set1', class_num)`来设置颜色映射。其中，'Set1'是使用的颜色映射名称，class_num是指定颜色映射的数量。

在Matplotlib中，有许多预定义的颜色映射可供选择，例如'jet'、'cool'、'hot'等。此外，您还可以根据自己的需求自定义颜色映射。引用中提到了一篇关于使用并自定义colormap的方法的文章，可以作为自定义颜色映射的参考。

如果您想了解更多关于Matplotlib的cmap参数的信息，可以查阅Matplotlib的官方文档或参考相关的教程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [matplotlib的cmap](https://blog.csdn.net/qq_49215659/article/details/116608366)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python matplotlib的使用并自定义colormap的方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38733787/12865617)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

matplotlib 全部cmap

Matplotlib中的cmap是指颜色映射(colormap)，用于将数据值映射到颜色空间中。下面列出了matplotlib中的全部cmap：

1. Accent
2. Accent_r
3. Blues
4. Blues_r
5. BrBG
6. BrBG_r
7. BuGn
8. BuGn_r
9. BuPu
10. BuPu_r
11. CMRmap
12. CMRmap_r
13. Dark2
14. Dark2_r
15. GnBu
16. GnBu_r
17. Greens
18. Greens_r
19. Greys
20. Greys_r
21. OrRd
22. OrRd_r
23. Oranges
24. Oranges_r
25. PRGn
26. PRGn_r
27. Paired
28. Paired_r
29. Pastel1
30. Pastel1_r
31. Pastel2
32. Pastel2_r
33. PiYG
34. PiYG_r
35. PuBu
36. PuBuGn
37. PuBuGn_r
38. PuBu_r
39. PuOr
40. PuOr_r
41. PuRd
42. PuRd_r
43. Purples
44. Purples_r
45. RdBu
46. RdBu_r
47. RdGy
48. RdGy_r
49. RdPu
50. RdPu_r
51. RdYlBu
52. RdYlBu_r
53. RdYlGn
54. RdYlGn_r
55. Reds
56. Reds_r
57. Set1
58. Set1_r
59. Set2
60. Set2_r
61. Set3
62. Set3_r
63. Spectral
64. Spectral_r
65. Wistia
66. Wistia_r
67. YlGn
68. YlGnBu
69. YlGnBu_r
70. YlGn_r
71. YlOrBr
72. YlOrBr_r
73. YlOrRd
74. YlOrRd_r
75. afmhot
76. afmhot_r
77. autumn
78. autumn_r
79. binary
80. binary_r
81. bone
82. bone_r
83. brg
84. brg_r
85. bwr
86. bwr_r
87. cividis
88. cividis_r
89. cool
90. cool_r
91. coolwarm
92. coolwarm_r
93. copper
94. copper_r
95. cubehelix
96. cubehelix_r
97. flag
98. flag_r
99. gist_earth
100. gist_earth_r
101. gist_gray
102. gist_gray_r
103. gist_heat
104. gist_heat_r
105. gist_ncar
106. gist_ncar_r
107. gist_rainbow
108. gist_rainbow_r
109. gist_stern
110. gist_stern_r
111. gist_yarg
112. gist_yarg_r
113. gnuplot
114. gnuplot2
115. gnuplot2_r
116. gnuplot_r
117. gray
118. gray_r
119. hot
120. hot_r
121. hsv
122. hsv_r
123. inferno
124. inferno_r
125. jet
126. jet_r
127. magma
128. magma_r
129. nipy_spectral
130. nipy_spectral_r
131. ocean
132. ocean_r
133. pink
134. pink_r
135. plasma
136. plasma_r
137. prism
138. prism_r
139. rainbow
140. rainbow_r
141. seismic
142. seismic_r
143. spring
144. spring_r
145. summer
146. summer_r
147. tab10
148. tab10_r
149. tab20
150. tab20_r
151. tab20b
152. tab20b_r
153. tab20c
154. tab20c_r
155. terrain
156. terrain_r
157. twilight
158. twilight_r
159. twilight_shifted
160. twilight_shifted_r
161. viridis
162. viridis_r
163. winter
164. winter_r

以上是Matplotlib中所有的cmap。