python matplotlib颜色表制作【自定义】

今日不想干活，研究一下颜色表的制作方法。仅为粗陋测试。

背景

• matpltlib的颜色表数据在 _cm.py 文件里，具体种类如最下方的字典datad所示：
  

  从1358行到1433行，应该是76个，包含单色系，双色系，离散等多种类别，具体见pyplot.colormaps()函数注释

• 另外注释有写

  Documentation for each is in pyplot.colormaps().  Please update this
  with the purpose and type of your colormap if you add data for one here.
  

  所以要注意更改此函数

• 用于测试颜色表是否安插成功的绘图代码，这里来个混淆矩阵

  def drawtry():metrics=np.random.random((10,10))plt.imshow(metrics, cmap=plt.cm.coolwarm)cbar = plt.colorbar()plt.show()
  

步骤

一. 做一个字典

• 首先我们观察颜色表字典的构建方法，选择单色颜色表Blues，其颜色如下
  
  代码如下：
  
  • 测试一：把前六行换了Green中的颜色：
    
  • 测试二：在后方加上Purple里的五种颜色：
    
  • 以上测试大致说明，只要改颜色表里信息就行，且条数没有限制。除此之外还有一些其它写法，
    • 其生成区别在函数 _gen_cmap_registry()中

      def _gen_cmap_registry():"""Generate a dict mapping standard colormap names to standard colormaps, aswell as the reversed colormaps."""cmap_d = {**cmaps_listed}for name, spec in datad.items():cmap_d[name] = (  # Precache the cmaps at a fixed lutsize..colors.LinearSegmentedColormap(name, spec, LUTSIZE)if 'red' in spec elsecolors.ListedColormap(spec['listed'], name)if 'listed' in spec elsecolors.LinearSegmentedColormap.from_list(name, spec, LUTSIZE))
      

    分别对圆括号和方括号进行替换，结果不变。因此，推断这种三个通道内每个通道三维表示代表的信息分别为：【a分布位置; b,c,相同的值】
    • 比如autumn

      _autumn_data = {'red':   ((0., 1.0, 1.0), (1.0, 1.0, 1.0)),'green': ((0., 0., 0.), (1.0, 1.0, 1.0)),'blue':  ((0., 0., 0.), (1.0, 0., 0.))}
      

    

    • 又比如ocean用了函数

      _ocean_data = {'red': gfunc[23],'green': gfunc[28],'blue': gfunc[3],
      }
      

    
    今日就打算做一个简单版本的，所以，直接用Blues的方法。就刚才的那个蓝紫绿拼接版吧，改一个名称叫PBG

    _PBG_data = ((0.96862745098039216,  0.9882352941176471 ,  0.96078431372549022),(0.89803921568627454,  0.96078431372549022,  0.8784313725490196 ),(0.7803921568627451 ,  0.9137254901960784 ,  0.75294117647058822),(0.63137254901960782,  0.85098039215686272,  0.60784313725490191),(0.45490196078431372,  0.7686274509803922 ,  0.46274509803921571),(0.25882352941176473,  0.5725490196078431 ,  0.77647058823529413),(0.12941176470588237,  0.44313725490196076,  0.70980392156862748),(0.03137254901960784,  0.31764705882352939,  0.61176470588235299),(0.03137254901960784,  0.18823529411764706,  0.41960784313725491),(0.9882352941176471, 0.98431372549019602, 0.99215686274509807),(0.93725490196078431, 0.92941176470588238, 0.96078431372549022),(0.85490196078431369, 0.85490196078431369, 0.92156862745098034),(0.73725490196078436, 0.74117647058823533, 0.86274509803921573),(0.61960784313725492, 0.60392156862745094, 0.78431372549019607))
    

• 加进字典，开心的话写个注释

      'PBG':_PBG_data,
  

• 测试

  plt.imshow(metrics, cmap=plt.cm.PBG)
  

  
  有点子简单，不够酷炫

二. 终极玛丽苏七彩版本

• 由于我们前期测试过括号的一致性，因此现在就可以瞎写.
• 二进制：

  _ejz_data={'red':    ((0., 0., 0.), (0.142857, 1., 1.),(0.284714, 0., 0.), (0.428571, 1., 1.),(0.571428, 0., 0.), (0.714285, 1., 1.),(0.857142, 0., 0.), (1., 1., 1.)),'green':  ((0., 0., 0.), (0.142857, 0., 0.),(0.284714, 1., 1.), (0.428571, 1., 1.),(0.571428, 0., 0.), (0.714285, 0., 0.),(0.857142, 1., 1.), (1., 1., 1.)),'blue':   ((0., 0., 0.), (0.142857, 0., 0.),(0.284714, 0., 0.), (0.428571, 0., 0.),(0.571428, 1., 1.), (0.714285, 1., 1.),(0.857142, 1., 1.), (1., 1., 1.))}
  

  
• 星空梵高【黑的太难看了没加】
  
• 千里江山图
  

参考

【1】matplotlib.pyplot——cmap直观理解_Lilies is here.-CSDN博客

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