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。

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)) 

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)。

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。

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')

在matplotlib中，颜色映射不是一个列表，但它以colormap.colors的形式包含其颜色列表。以及matplotlib模块。colors提供了一个函数ListedColormap()从列表中生成颜色映射。你可以反转任何颜色的地图

colormap_r = ListedColormap(colormap.colors[::-1])