在此技术调查中,挑战在于生成平滑混合红色、紫色和蓝色的自定义色彩图,映射到值介于 -2 和 2 之间。最终目标是使用此颜色图为绘图中的坐标着色,并包含色标以供参考。
为了实现此目的,LinearSegmentedColormap 是受雇。与初始方法中提到的 ListedColormap 不同,LinearSegmentedColormap 允许平滑且连续的颜色渐变。为了创建颜色图,我们利用 LinearSegmentedColormap.from_list 方法,将所需的颜色指定为列表。
下一步涉及将颜色映射到数据值。这里,Normalize 函数用于将值标准化在 -2 到 2 的范围内。然后使用散点图来显示坐标,使用自定义颜色图和标准化值。
为了增强绘图的可读性,色标是必不可少的。 colorbar 函数用于向绘图添加色标,提供颜色图和相应值范围的可视化表示。
为了说明该过程,请使用以下代码片段演示自定义颜色图的创建及其在绘图中的应用:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.colors x, y, c = zip(*np.random.rand(30, 3) * 4 - 2) norm = plt.Normalize(-2, 2) cmap = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list("", ["red", "violet", "blue"]) plt.scatter(x, y, c=c, cmap=cmap, norm=norm) plt.colorbar() plt.show()
通过执行以下步骤,可以有效地创建平滑且连续的自定义颜色图,将颜色映射到数据值,并合并色标为了更好地理解情节及其价值。
以上是如何生成混合红色、紫色和蓝色的自定义颜色图以绘制 -2 到 2 之间的值?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!