cmap= gray都有什么参数

时间: 2024-04-10 14:29:09 浏览: 220

Python matplotlib的使用并自定义colormap的方法

### Python Matplotlib 使用及自定义 Colormap 方法详解在数据可视化领域，Matplotlib 是 Python 中一个非常强大的绘图库，广泛应用于科学计算、数据分析以及图形化的数据展示中。本文将详细介绍如何在 Python 的 Matplotlib 库中使用并自定义 colormap（颜色映射），通过实例帮助读者更好地理解和应用这一功能。 #### 1. 前言在进行数据可视化时，colormap 的使用可以帮助我们更直观地理解数据中的变化趋势。例如，在处理灰度图像时，通过将灰度图转换为热力图，可以使某些规律或特征更加明显，特别适用于雷达图像等领域。 #### 2. 自定义 Colormap 实例 ##### 2.1 从灰度图片中读取数据并转换为 Colormap 图我们需要将一张彩色图片转换为灰度图，并利用自定义的 colormap 进行显示。 ```python from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import matplotlib as mpl import numpy as np # 自定义 colormap def colormap(): return mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list( 'cmap', ['#FFFFFF', '#98F5FF', '#00FF00', '#FFFF00', '#FF0000', '#8B0000'], 256 ) # 读取灰度图 data = mpimg.imread('./gray.jpg') # 如果需要固定 colorbar 的范围，可以设置参数 vmin 和 vmax。 # 设定每个图的 colormap 和 colorbar 所表示范围是一样的，即归一化 plt.imsave('colormap.jpg', data, cmap=colormap()) ``` **关键知识点：** - **`LinearSegmentedColormap.from_list()`**：这是一个用于创建线性分段颜色映射的方法，参数包括名称、颜色列表和颜色的数量。 - **`mpimg.imread()`**：此函数用于读取图片文件到 NumPy 数组。 - **`plt.imsave()`**：此函数用于保存当前图像到文件，参数包括文件名、数据数组和 colormap。 ##### 2.2 从文本文件中读取二维数据并转换为自定义 Colormap 图接下来，我们将从文本文件中读取二维数据，并将其转换为自定义的 colormap 图。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import matplotlib.colors as colors # 加载数据 def load_data(i): # 文件编号 path = './input/data/trainPingliu/trainPingliu{}.txt'.format(i) data = np.loadtxt(path) return data # 生成图片格式自定义 def colormap(): cdict = ['#FFFFFF', '#9ff113', '#5fbb44', '#f5f329', '#e50b32'] return colors.ListedColormap(cdict, 'indexed') # 创建四个子图进行比较 data = load_data(1) fig = plt.figure() # 自定义 colormap my_cmap = colormap() # 第一个子图, 按照默认配置 ax = fig.add_subplot(221) ax.imshow(data) # 第二个子图, 使用 API 自带的 colormap ax = fig.add_subplot(222) cmap = mpl.cm.bwr # 蓝，白，红 ax.imshow(data, cmap=cmap) # 第三个子图增加一个 colorbar ax = fig.add_subplot(223) cmap = mpl.cm.winter # 冬季风格 im = ax.imshow(data, cmap=my_cmap) plt.colorbar(im) # 增加 colorbar # 第四个子图可以调整 colorbar ax = fig.add_subplot(224) cmap = mpl.cm.rainbow # 这里设置 colormap 的固定值 norm = mpl.colors.Normalize(vmin=-1, vmax=1) im = ax.imshow(data, cmap=cmap) plt.colorbar(im, cmap=cmap, norm=norm, ticks=[-1, 0, 1]) # 显示 plt.show() ``` **关键知识点：** - **`ListedColormap()`**：此方法用于创建离散颜色映射，通常用于分类数据。 - **`np.loadtxt()`**：此函数用于从文本文件中加载数据到 NumPy 数组。 - **`plt.figure()`**：创建一个新的图形窗口。 - **`fig.add_subplot()`**：向图形窗口中添加一个子图。 - **`imshow()`**：显示图像数据。 - **`plt.colorbar()`**：在图像旁边添加 colorbar，可自定义 colormap、norm 和 ticks。 #### 3. 小结本文通过两个实际案例，详细介绍了如何在 Python 的 Matplotlib 库中使用和自定义 colormap。通过对不同类型的图像数据进行可视化处理，我们可以更加直观地发现数据中的规律和模式。此外，通过对 colormap 的自定义操作，可以实现更加个性化和精准的数据展示效果，有助于提高数据分析的效率和质量。希望本文能为读者提供有用的参考和启发。

cmap=gray参数用于设置图像的色彩映射即将彩色图像转换为灰度图像时使用的颜色映射。该参数可以接受以下参数值： - 'gray'：使用默认的灰度色彩映射。 - 'bone'：使用骨骼颜色映射。 - 'jet'：使用彩虹颜色映射。 - 'hot'：使用热图颜色映射。 - 'cool'：使用冷图颜色映射。 - 'copper'：使用铜颜色映射。 - 'viridis'：使用viridis颜色映射。 - 'magma'：使用magma颜色映射。 - 'inferno'：使用inferno颜色映射。 - 'plasma'：使用plasma颜色映射。以上是一些常见的参数值，你可以根据需要选择适合的色彩映射。

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