cmap_bold1 = ListedColormap( [r_hex, g_hex, dt_hex] ) cmap_bold2 = ListedColormap( [r_hex, dt_hex, g_hex] )未定义“dt_hex”未定义“r_hex”未定义“g_hex”

根据您提供的代码，`dt_hex`、`r_hex`和`g_hex`这些变量未定义。这就是为什么您会收到未定义错误的原因。

您需要确保在使用这些变量之前，将它们定义为合适的值。根据您的代码，这些变量可能是用于定义颜色的十六进制代码。

请确保在使用这些变量之前，将其定义为合适的值。例如：

dt_hex = '#FF0000'  # 代表红色
r_hex = '#00FF00'   # 代表绿色
g_hex = '#0000FF'   # 代表蓝色

根据您的需求，您可以根据需要将这些颜色值更改为其他十六进制代码。

然后，您可以使用这些定义好的颜色变量来创建 `ListedColormap` 对象，如下所示：

cmap_bold1 = ListedColormap([r_hex, g_hex, dt_hex])
cmap_bold2 = ListedColormap([r_hex, dt_hex, g_hex])

这样就可以创建 `cmap_bold1` 和 `cmap_bold2` 这两个颜色映射对象。

希望这可以帮助您解决问题！如果您还有其他疑问，请随时提问。

相关问题

def gradient_color(lenght): t_colors = [] paired = plt.get_cmap('Paired') for i in range(lenght): c = paired(i / float(lenght)) t_colors += [colors.to_hex(c)] return t_colors，说明此函数的作原理，每次生成的颜色会保持一致嘛，如果不能，如何修改程序以保持每次输出的颜色都一样

这个函数的作用是生成一组渐变色。它首先使用 matplotlib 库中的“Paired”调色板生成一系列预定义的配对颜色，然后根据输入的长度，将这些颜色平均分配，从而生成一组渐变色。

由于这个函数是基于随机算法生成颜色，所以每次生成的颜色可能会有所不同。如果想要保持每次输出的颜色都一样，可以在函数内添加一个随机种子，例如：

import random
def gradient_color(length, seed=0):
    random.seed(seed)
    t_colors = []
    paired = plt.get_cmap('Paired')
    for i in range(length):
        c = paired(i / float(length))
        t_colors += [colors.to_hex(c)]
    return t_colors

在这个修改后的函数中，我们添加了一个随机种子参数，使得每次生成的颜色都基于相同的随机数种子，从而保持输出颜色的一致性。

brazil_map.scatter(x,y,latlon=True,s=3,c=clusters,cmap='cool') brazil_map.colorbar() plt.savefig('brazil_map.png')优化这段代码

对于这段代码的优化，我建议可以考虑以下几点：

1. 使用更高效的绘图库：matplotlib 是一个功能强大的绘图库，但在处理大量数据时可能会变得缓慢。因此，可以考虑使用其他绘图库，如 seaborn 或 plotly，以提高绘图速度。

2. 减少数据量：如果数据量太大，绘图时会变得缓慢。因此，可以考虑减少数据量，例如只绘制一部分数据或使用聚合方法。

3. 使用更高效的绘图方法：scatter 方法在绘制大量数据时可能会变得缓慢。因此，可以考虑使用其他绘图方法，如 hexbin 或 contour。

4. 避免重复计算：如果在绘图过程中需要进行重复计算，会导致绘图速度变慢。因此，可以考虑将计算结果缓存起来，避免重复计算。

5. 使用并行计算：如果计算量很大，可以考虑使用并行计算来加速计算过程。

综上所述，优化这段代码的方法可以是：使用 seaborn 或 plotly 绘图库、减少数据量、使用 hexbin 或 contour 绘图方法、避免重复计算、使用并行计算等。