cmap所有的颜色图谱

Colormap（颜色图谱）是将数值映射到颜色的方法，通常用于数据可视化。下面是一些常见的颜色图谱：

1. viridis（默认）：从深蓝色到黄色的连续变化，被广泛认为是最好的颜色图谱。

2. plasma：从深紫色到亮黄色的连续变化。

3. inferno：从深紫色到亮橙色的连续变化。

4. magma：从深紫色到亮红色的连续变化。

5. jet：从蓝色到红色的连续变化，但已被认为是不太合适的颜色图谱。

6. rainbow：七种颜色（红、橙、黄、绿、蓝、靛、紫）的连续变化，但已被认为是不太合适的颜色图谱。

7. gray：从黑色到白色的连续变化，用于黑白图像。

8. autumn：从红色到黄色的连续变化。

9. winter：从蓝色到绿色的连续变化。

10. cool：从青色到紫色的连续变化。

11. hot：从黑色到红色的连续变化。

12. spring：从绿色到红色的连续变化。

13. summer：从绿色到黄色的连续变化。

14. copper：从黑色到铜色的连续变化。

15. pink：从黑色到粉色的连续变化。

相关问题

def plot_confusion_matrix(cm, target_names, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.cool, normalize=True):

这是一个用于绘制混淆矩阵的函数，其中包括以下参数:

- `cm`: 混淆矩阵，通常是一个二维数组，矩阵的每个元素代表真实标签和预测标签的交叉计数。
- `target_names`: 类别名称，代表每个类别的名称。
- `title`: 图表的标题。
- `cmap`: 用于绘制矩阵的颜色图谱。
- `normalize`: 是否将混淆矩阵归一化为百分比形式。

函数会绘制出一张混淆矩阵的热力图，可以直观地显示出模型预测的准确性和错误情况。

import torch from d2l import torch as d2l def show_heatmaps(matrices, xlabel, ylabel, titles=None, figsize=(2.5, 2.5),cmap='Reds'): d2l.use_svg_display() num_rows, num_cols = matrices.shape[0], matrices.shape[1] fig, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize, sharex=True, sharey=True, squeeze=False) for i, (row_axes, row_matrices) in enumerate(zip(axes, matrices)): for j, (ax, matrix) in enumerate(zip(row_axes, row_matrices)): pcm = ax.imshow(matrix.detach().numpy(), cmap=cmap) if i == num_rows - 1: ax.set_xlabel(xlabel) if j == 0: ax.set_ylabel(ylabel) if titles: ax.set_title(titles[j]) fig.colorbar(pcm, ax=axes, shrink=0.6);

这段代码是用来展示热图的函数。它使用了PyTorch和d2l库。函数的作用是接收一个矩阵或矩阵集合，并将其可视化为热图。

具体来说，函数接收以下参数：
- matrices: 一个包含矩阵的数组，可以是单个矩阵或多个矩阵。
- xlabel: x轴上的标签。
- ylabel: y轴上的标签。
- titles: 每个矩阵对应的标题，可以为None。
- figsize: 可选参数，用于指定图像的大小，默认为(2.5, 2.5)。
- cmap: 可选参数，用于指定颜色图谱，默认为'Reds'。

函数首先调用了d2l库中的`use_svg_display()`函数，以确保图像以矢量图形格式显示。

然后，函数根据输入矩阵的形状创建了一个图像区域（subplot）。其中，num_rows和num_cols分别表示矩阵数组的行数和列数。

接下来，函数使用嵌套的循环遍历每个图像区域和对应的矩阵。在每个图像区域中，调用`imshow()`函数将矩阵可视化为热图，并将返回的对象保存到pcm变量中。

最后，函数根据位置设置x轴和y轴上的标签，并根据需要设置每个图像区域的标题。

如果你需要添加颜色条，你可以取消注释最后一行代码，并传入相应的参数。

希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。