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。