如何更改 matplotlib 中颜色图的强度？

Question

我使用 matplotlib.pyplot.pcolor() 通过 matplotlib 绘制热图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt    

np.random.seed(1)
data =  np.sort(np.random.rand(8,12))
plt.figure()
c = plt.pcolor(data, edgecolors='k', linewidths=4, cmap='RdBu', vmin=0.0, vmax=1.0)
plt.colorbar(c)
plt.show()

如何更改 'RdBu' 颜色图的强度？例如，如果颜色为 (0, 0, 1)，则应将其转换为 (0, 0, 0.8)。更普遍，如果颜色为 (x, y, z)，则应将其转换为 (ax, ay, az)，其中 a 是介于 0 和 1 之间的某个标量。

Answer 1

您必须根据标准组装新的自定义颜色图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm

np.random.seed(1)
data =  np.sort(np.random.rand(8,12))
plt.figure()
cmap = cm.get_cmap('RdBu', len(data)) # set how many colors you want in color map
# modify colormap
alpha = .5
colors = []
for ind in xrange(cmap.N):
    c = []
    for x in cmap(ind)[:3]: c.append(x*alpha)
    colors.append(tuple(c))
my_cmap = matplotlib.colors.ListedColormap(colors, name = 'my_name')
# plot with my new cmap
cb = plt.pcolor(data, edgecolors='k', linewidths=4, cmap=my_cmap, vmin=0.0, vmax=1.0)
plt.colorbar(cb)
plt.show()

Answer 2

这与 Stanley R（编辑：现在是 Serenity）的回答非常相似，没有（在我看来）不必要的循环复杂性，附加到列表等：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt    
from matplotlib.colors import ListedColormap

a = 0.5

# Get the colormap colors, multiply them with the factor "a", and create new colormap
my_cmap = plt.cm.RdBu(np.arange(plt.cm.RdBu.N))
my_cmap[:,0:3] *= a 
my_cmap = ListedColormap(my_cmap)

np.random.seed(1)
data =  np.sort(np.random.rand(8,12))
plt.figure()
plt.subplot(121)
c = plt.pcolor(data, edgecolors='k', linewidths=4, cmap='RdBu', vmin=0.0, vmax=1.0)
plt.colorbar(c)
plt.subplot(122)
c = plt.pcolor(data, edgecolors='k', linewidths=4, cmap=my_cmap, vmin=0.0, vmax=1.0)
plt.colorbar(c)
plt.show()

如何更改 matplotlib 中颜色图的强度？

How can I change the intensity of a colormap in matplotlib?

python

matplotlib

colormap