Python matplotlib的使用并自定义colormap的方法

Python matplotlib的使用并自定义的使用并自定义colormap的方法的方法

今天小编就为大家分享一篇Python matplotlib的使用并自定义colormap的方法，具有很好的参考价值，希望对大

家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

0.前言前言

添加colormap的对象是灰度图，可以变成热量图，从而更加明显的发现一些规律，适用于一些雷达图像等

from PIL import Image

# 将彩色图片转换成黑白图片

im=Image.open("./pic.jpg").convert('L')

from PIL import Image

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，vmax，具体参考

#http://matplotlib.org/api/image_api.html

# 设定每个图的colormap和colorbar所表示范围是一样的，即归一化

import matplotlib as mpl

import matplotlib.colors as colors

# load data

def loaddata(i): # 文件编号

path = './input/data/trainPingliu/trainPingliu%d.txt' % i

data = np.loadtxt(path)

return data

# 生成图片格式自定义

def colormap():

# 白青绿黄红

fig = plt.figure()

# 加载图片设置

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)