range_color=['#9ecae1','#6baed6','#4292c6','#2171b5','#08519c','#08306b','#d4b9da','#c994c7','#df65b0','#e7298a','#ce1256','#980043','#67001f']颜色翻译
时间: 2023-09-22 13:15:35 浏览: 33
这个变量 range_color 保存了一组十三种颜色的代码,可以用于数据可视化等场景。其中前六个颜色依次是浅蓝色、深蓝色、中蓝色、深蓝色、中蓝色和深蓝色;后七个颜色依次是浅紫色、中紫色、深粉色、深红色、深紫色、深红色和深紫色。这些颜色代码可以通过调用 range_color[0] 到 range_color[12] 来获取,分别对应不同的颜色。
相关问题
range_color=['#9ecae1','#6baed6','#4292c6','#08519c','#2171b5','#08306b','#d4b9da','#c994c7','#df65b0','#e7298a','#980043','#ce1256','#67001f']颜色解释
这个变量 range_color 保存了一组十三种颜色的代码,可以用于数据可视化等场景。其中前六个颜色依次是浅蓝、深蓝、中蓝、深蓝、中蓝和深蓝;后七个颜色依次是浅紫、中紫、深粉、深红、深紫、深红和深紫。这些颜色代码可以通过调用 range_color[0] 到 range_color[12] 来获取,分别对应不同的颜色。
geopandas cmap设置蓝色渐变
要设置蓝色渐变的 cmap,可以使用 `matplotlib` 中的 `ListedColormap` 和 `LinearSegmentedColormap`。
首先,导入所需的库:
```
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap, LinearSegmentedColormap
```
接着,加载 `GeoDataFrame` 数据:
```
gdf = gpd.read_file('your_file.shp')
```
然后,创建一个蓝色渐变的 `ListedColormap`:
```
blues = ['#f7fbff', '#deebf7', '#c6dbef', '#9ecae1', '#6baed6', '#4292c6', '#2171b5', '#08519c', '#08306b']
cmap = ListedColormap(blues)
```
或者,创建一个蓝色渐变的 `LinearSegmentedColormap`:
```
blues = [(1.0, 1.0, 1.0), (0.8, 0.8, 1.0), (0.6, 0.6, 1.0), (0.4, 0.4, 1.0), (0.2, 0.2, 1.0), (0.0, 0.0, 1.0)]
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('blues', blues)
```
最后,使用 `plot()` 方法绘制地图,并将 `cmap` 参数设置为上述创建的蓝色渐变色彩映射:
```
gdf.plot(column='your_column', cmap=cmap, legend=True)
plt.show()
```
其中,`your_column` 是 `GeoDataFrame` 中用于绘制的属性列名。
希望这能帮到你!
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