我想知道如何简单地扭转一个给定的颜色地图的颜色顺序,以便使用它与plot_surface。
当前回答
目前还没有反转任意颜色映射的内置方法,但一个简单的解决方案是实际上不修改颜色条,而是创建一个反向Normalize对象:
from matplotlib.colors import Normalize
class InvertedNormalize(Normalize):
def __call__(self, *args, **kwargs):
return 1 - super(InvertedNormalize, self).__call__(*args, **kwargs)
然后你可以使用这个plot_surface和其他Matplotlib绘图函数。
inverted_norm = InvertedNormalize(vmin=10, vmax=100)
ax.plot_surface(..., cmap=<your colormap>, norm=inverted_norm)
这将适用于任何Matplotlib颜色地图。
其他回答
目前还没有反转任意颜色映射的内置方法,但一个简单的解决方案是实际上不修改颜色条,而是创建一个反向Normalize对象:
from matplotlib.colors import Normalize
class InvertedNormalize(Normalize):
def __call__(self, *args, **kwargs):
return 1 - super(InvertedNormalize, self).__call__(*args, **kwargs)
然后你可以使用这个plot_surface和其他Matplotlib绘图函数。
inverted_norm = InvertedNormalize(vmin=10, vmax=100)
ax.plot_surface(..., cmap=<your colormap>, norm=inverted_norm)
这将适用于任何Matplotlib颜色地图。
标准配色也都有反转版本。它们的名字是一样的,只是后面加了_r。(文档)。
在Matplotlib 2.0中,对于ListedColormap和LinearSegmentedColorMap对象有一个reversed()方法,因此您可以直接执行
Cmap_reversed = cmap.reversed()
这里是文档。
有两种类型的线性segmentedcolormap。在某些情况下,_segmentdata是显式给出的,例如,对于jet:
>>> cm.jet._segmentdata
{'blue': ((0.0, 0.5, 0.5), (0.11, 1, 1), (0.34, 1, 1), (0.65, 0, 0), (1, 0, 0)), 'red': ((0.0, 0, 0), (0.35, 0, 0), (0.66, 1, 1), (0.89, 1, 1), (1, 0.5, 0.5)), 'green': ((0.0, 0, 0), (0.125, 0, 0), (0.375, 1, 1), (0.64, 1, 1), (0.91, 0, 0), (1, 0, 0))}
对于rainbow, _segmentdata如下所示:
>>> cm.rainbow._segmentdata
{'blue': <function <lambda> at 0x7fac32ac2b70>, 'red': <function <lambda> at 0x7fac32ac7840>, 'green': <function <lambda> at 0x7fac32ac2d08>}
我们可以在matplotlib的源代码中找到这些函数,它们被给出为
_rainbow_data = {
'red': gfunc[33], # 33: lambda x: np.abs(2 * x - 0.5),
'green': gfunc[13], # 13: lambda x: np.sin(x * np.pi),
'blue': gfunc[10], # 10: lambda x: np.cos(x * np.pi / 2)
}
你想要的一切都已经在matplotlib中完成了,只需调用cm。Revcmap,它颠倒了两种类型的分段数据,所以
cm.revcmap(cm.rainbow._segmentdata)
应该做的工作-你可以简单地创建一个新的线性分段数据从那。在revcmap中,基于函数的SegmentData的反转是用
def _reverser(f):
def freversed(x):
return f(1 - x)
return freversed
而其他的列表则像往常一样颠倒过来
valnew = [(1.0 - x, y1, y0) for x, y0, y1 in reversed(val)]
所以实际上你想要的是
def reverse_colourmap(cmap, name = 'my_cmap_r'):
return mpl.colors.LinearSegmentedColormap(name, cm.revcmap(cmap._segmentdata))
解决方法很简单。假设您想要使用“autumn”配色方案。标准版本:
cmap = matplotlib.cm.autumn
要反转颜色图谱,使用get_cmap()函数并将'_r'附加到颜色图谱标题,如下所示:
cmap_reversed = matplotlib.cm.get_cmap('autumn_r')