Matplotlib中的颜色映射和色彩栏

# 1. 引言
## 1.1 介绍Matplotlib库和其在数据可视化中的重要性
## 1.2 简要介绍颜色映射和色彩栏的概念

在数据可视化领域，Matplotlib是一个非常强大和常用的Python库。它提供了丰富的工具和函数，可以帮助我们创建各种类型的图表和可视化效果。其中，颜色映射和色彩栏是Matplotlib中重要的概念和功能。

## 1.1 介绍Matplotlib库和其在数据可视化中的重要性
Matplotlib是一个开源的数据可视化库，可以帮助我们生成高质量的图表、图形和可视化效果。它是Python领域中最著名和最常用的数据可视化工具之一。Matplotlib提供了各种函数和方法，可以绘制线图、散点图、条形图、饼图、热力图、等值线图等等。

数据可视化在数据分析和数据科学中起着重要的作用。通过可视化数据，我们可以更直观地理解和解释数据中的趋势、关系和模式。Matplotlib的强大功能和灵活性使得我们能够自如地创建各种类型的图表，以展示数据的特征和分布。

## 1.2 简要介绍颜色映射和色彩栏的概念
在数据可视化中，颜色映射（Colormap）是一种将数据值映射到颜色空间的方法。它将数据值与一系列颜色相关联，通过不同的颜色来表示数据的不同取值。颜色映射可以帮助我们在图表中直观地展现数据的变化和趋势。

色彩栏（Colorbar）是在图表中显示颜色映射的一种方式。它是一个带有连续色彩的矩形条，在图表的一侧或底部显示，用于表示数据值和颜色之间的对应关系。色彩栏可以帮助我们更好地理解颜色映射，并解释图表中不同颜色的含义。

在接下来的章节中，我们将详细介绍颜色映射和色彩栏在Matplotlib中的应用和用法。我们将学习如何使用默认的颜色映射，自定义颜色映射以及如何添加、设置和自定义色彩栏。同时，我们也将通过实战案例演示如何利用颜色映射和色彩栏来展示数据的多维度特征和关系。

# 2. 基础知识

### 2.1 Matplotlib中的颜色映射介绍

颜色映射（Colormap）是指将数值映射到颜色的过程。在数据可视化中，颜色映射常用于将数据集中的不同数值以不同的颜色展示出来，用于增强数据的可读性和可视化效果。

Matplotlib库提供了多种常用的颜色映射，如jet、viridis、cool、hot等。每个颜色映射都是由一系列由浅到深的颜色构成的。

例如，假设我们有一个序列的数值，并想用颜色来表示它们的大小。我们可以使用Matplotlib中的颜色映射来为每个数值选择相应的颜色，进而在图形中展示出不同数值的差异。

### 2.2 Matplotlib中的色彩栏介绍

色彩栏（Colorbar）是一个用于展示颜色映射对应数值的图例，常位于图形的一侧或底部。色彩栏通过将颜色映射的范围划分为若干等间距的区域，并在色彩栏上展示相应的颜色和数值标签，帮助观察者理解颜色与数值之间的对应关系。

Matplotlib库提供了一系列函数和方法用于创建和定制色彩栏。色彩栏提供了多种样式和布局选项，可以根据需要调整颜色栏的位置、尺寸、颜色、标签等。

### 2.3 颜色映射和色彩栏的区别和联系

颜色映射和色彩栏是紧密相关的，但是又有一定的区别。

颜色映射是将数值映射到颜色的过程，它定义了一系列颜色的顺序和变化。颜色映射可以由用户自定义，也可以使用Matplotlib库中提供的预定义颜色映射。

色彩栏是用来可视化颜色映射的图例，它将颜色映射的取值范围分为多个区域，并在色彩栏上展示相应的颜色和数值标签。色彩栏可以帮助观察者理解颜色与数值的对应关系。

颜色映射和色彩栏通常一起使用，通过色彩栏，可以直观地展示颜色映射的数值范围和对应的颜色。在数据可视化中，颜色映射和色彩栏的使用可以使数据的可视化结果更加清晰和易于理解。

# 3. 使用颜色映射
在本节中，我们将讨论如何在Matplotlib中使用颜色映射来可视化数据。

#### 3.1 设置默认颜色映射
Matplotlib提供了许多预定义的颜色映射，可以通过设置默认颜色映射来全局改变绘图的颜色样式。

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置默认颜色映射为 'viridis'
plt.rcParams['image.cmap'] = 'viridis'

#### 3.2 自定