plt.cm.get_cmap中可以使用哪些名称？
What names can be used in plt.cm.get_cmap?
我有这个代码：
plt.scatter(data_projected[:,0],data_projected[:,1],c=digits.target
,edgecolors='none',alpha=0.5,cmap=plt.cm.get_cmap('nipy_spectral',10));
我的困惑来自plt.cm.get_cmap('nipy_spectral',10)。有时会有 plt.cm.get_cmap('RdYlBu') 代替。
'RdYlBu','nipy_spectral'是一种颜色的名字吗？还有其他名称可以代替吗？
是否有所有可用颜色的列表？
我读过the document，但似乎没有帮助或我不明白。
plt.cm.get_cmap('nipy_spectral',10) 的第一个参数是颜色图的名称。您可以通过
获取所有可用颜色图的列表
import matplotlib.cm
print(matplotlib.cm.cmap_d.keys())
或者您可以查看 colormap reference。
从 matplotlib >= 1.5.0 开始，一种方法是调用 higher-level matplotlib.pyplot.colormaps() getter function 而不是直接访问较低级别的数据结构（例如，matplotlib.cm.cmap_d、matplotlib.cm.datad）。
调用 matplotlib.pyplot.colormaps() 的优点是可以隐式排序所有返回的颜色图的名称（按字典顺序）。由于 matplotlib.cm.cmap_d 目前是作为标准无序字典实现的，因此在 中打印或迭代其键有点难读：例如，
# The pyplot.colormap() approach (works with matplotlib >= 1.5.0 ).
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> print(plt.colormaps())
['Accent', 'Accent_r', 'Blues', 'Blues_r', 'BrBG', 'BrBG_r', 'BuGn', 'BuGn_r', 'BuPu', 'BuPu_r', 'CMRmap', 'CMRmap_r', 'Dark2', 'Dark2_r', 'GnBu', 'GnBu_r', 'Greens', 'Greens_r', 'Greys', 'Greys_r', 'OrRd', 'OrRd_r', 'Oranges', 'Oranges_r', 'PRGn', 'PRGn_r', 'Paired', 'Paired_r', 'Pastel1', 'Pastel1_r', 'Pastel2', 'Pastel2_r', 'PiYG', 'PiYG_r', 'PuBu', 'PuBuGn', 'PuBuGn_r', 'PuBu_r', 'PuOr', 'PuOr_r', 'PuRd', 'PuRd_r', 'Purples', 'Purples_r', 'RdBu', 'RdBu_r', 'RdGy', 'RdGy_r', 'RdPu', 'RdPu_r', 'RdYlBu', 'RdYlBu_r', 'RdYlGn', 'RdYlGn_r', 'Reds', 'Reds_r', 'Set1', 'Set1_r', 'Set2', 'Set2_r', 'Set3', 'Set3_r', 'Spectral', 'Spectral_r', 'Wistia', 'Wistia_r', 'YlGn', 'YlGnBu', 'YlGnBu_r', 'YlGn_r', 'YlOrBr', 'YlOrBr_r', 'YlOrRd', 'YlOrRd_r', 'afmhot', 'afmhot_r', 'autumn', 'autumn_r', 'binary', 'binary_r', 'bone', 'bone_r', 'brg', 'brg_r', 'bwr', 'bwr_r', 'cividis', 'cividis_r', 'cool', 'cool_r', 'coolwarm', 'coolwarm_r', 'copper', 'copper_r', 'cubehelix', 'cubehelix_r', 'flag', 'flag_r', 'gist_earth', 'gist_earth_r', 'gist_gray', 'gist_gray_r', 'gist_heat', 'gist_heat_r', 'gist_ncar', 'gist_ncar_r', 'gist_rainbow', 'gist_rainbow_r', 'gist_stern', 'gist_stern_r', 'gist_yarg', 'gist_yarg_r', 'gnuplot', 'gnuplot2', 'gnuplot2_r', 'gnuplot_r', 'gray', 'gray_r', 'hot', 'hot_r', 'hsv', 'hsv_r', 'inferno', 'inferno_r', 'jet', 'jet_r', 'magma', 'magma_r', 'nipy_spectral', 'nipy_spectral_r', 'ocean', 'ocean_r', 'pink', 'pink_r', 'plasma', 'plasma_r', 'prism', 'prism_r', 'rainbow', 'rainbow_r', 'seismic', 'seismic_r', 'spring', 'spring_r', 'summer', 'summer_r', 'tab10', 'tab10_r', 'tab20', 'tab20_r', 'tab20b', 'tab20b_r', 'tab20c', 'tab20c_r', 'terrain', 'terrain_r', 'viridis', 'viridis_r', 'winter', 'winter_r']
# The direct matplotlib.cm approach (also works with matplotlib < 1.5.0)
>>> import matplotlib.cm
>>> print(matplotlib.cm.cmap_d.keys())
dict_keys(['Blues', 'BrBG', 'BuGn', 'BuPu', 'CMRmap', 'GnBu', 'Greens', 'Greys', 'OrRd', 'Oranges', 'PRGn', 'PiYG', 'PuBu', 'PuBuGn', 'PuOr', 'PuRd', 'Purples', 'RdBu', 'RdGy', 'RdPu', 'RdYlBu', 'RdYlGn', 'Reds', 'Spectral', 'Wistia', 'YlGn', 'YlGnBu', 'YlOrBr', 'YlOrRd', 'afmhot', 'autumn', 'binary', 'bone', 'brg', 'bwr', 'cool', 'coolwarm', 'copper', 'cubehelix', 'flag', 'gist_earth', 'gist_gray', 'gist_heat', 'gist_ncar', 'gist_rainbow', 'gist_stern', 'gist_yarg', 'gnuplot', 'gnuplot2', 'gray', 'hot', 'hsv', 'jet', 'nipy_spectral', 'ocean', 'pink', 'prism', 'rainbow', 'seismic', 'spring', 'summer', 'terrain', 'winter', 'Accent', 'Dark2', 'Paired', 'Pastel1', 'Pastel2', 'Set1', 'Set2', 'Set3', 'tab10', 'tab20', 'tab20b', 'tab20c', 'Blues_r', 'BrBG_r', 'BuGn_r', 'BuPu_r', 'CMRmap_r', 'GnBu_r', 'Greens_r', 'Greys_r', 'OrRd_r', 'Oranges_r', 'PRGn_r', 'PiYG_r', 'PuBu_r', 'PuBuGn_r', 'PuOr_r', 'PuRd_r', 'Purples_r', 'RdBu_r', 'RdGy_r', 'RdPu_r', 'RdYlBu_r', 'RdYlGn_r', 'Reds_r', 'Spectral_r', 'Wistia_r', 'YlGn_r', 'YlGnBu_r', 'YlOrBr_r', 'YlOrRd_r', 'afmhot_r', 'autumn_r', 'binary_r', 'bone_r', 'brg_r', 'bwr_r', 'cool_r', 'coolwarm_r', 'copper_r', 'cubehelix_r', 'flag_r', 'gist_earth_r', 'gist_gray_r', 'gist_heat_r', 'gist_ncar_r', 'gist_rainbow_r', 'gist_stern_r', 'gist_yarg_r', 'gnuplot_r', 'gnuplot2_r', 'gray_r', 'hot_r', 'hsv_r', 'jet_r', 'nipy_spectral_r', 'ocean_r', 'pink_r', 'prism_r', 'rainbow_r', 'seismic_r', 'spring_r', 'summer_r', 'terrain_r', 'winter_r', 'Accent_r', 'Dark2_r', 'Paired_r', 'Pastel1_r', 'Pastel2_r', 'Set1_r', 'Set2_r', 'Set3_r', 'tab10_r', 'tab20_r', 'tab20b_r', 'tab20c_r', 'magma', 'magma_r', 'inferno', 'inferno_r', 'plasma', 'plasma_r', 'viridis', 'viridis_r', 'cividis', 'cividis_r'])
Voilà! 合理 API + 人类可读性 = 很好.
我有这个代码：
plt.scatter(data_projected[:,0],data_projected[:,1],c=digits.target
,edgecolors='none',alpha=0.5,cmap=plt.cm.get_cmap('nipy_spectral',10));
我的困惑来自plt.cm.get_cmap('nipy_spectral',10)。有时会有 plt.cm.get_cmap('RdYlBu') 代替。
'RdYlBu','nipy_spectral'是一种颜色的名字吗？还有其他名称可以代替吗？
是否有所有可用颜色的列表？
我读过the document，但似乎没有帮助或我不明白。
plt.cm.get_cmap('nipy_spectral',10) 的第一个参数是颜色图的名称。您可以通过
import matplotlib.cm
print(matplotlib.cm.cmap_d.keys())
或者您可以查看 colormap reference。
从 matplotlib >= 1.5.0 开始，一种方法是调用 higher-level matplotlib.pyplot.colormaps() getter function 而不是直接访问较低级别的数据结构（例如，matplotlib.cm.cmap_d、matplotlib.cm.datad）。
调用 matplotlib.pyplot.colormaps() 的优点是可以隐式排序所有返回的颜色图的名称（按字典顺序）。由于 matplotlib.cm.cmap_d 目前是作为标准无序字典实现的，因此在
# The pyplot.colormap() approach (works with matplotlib >= 1.5.0 ).
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> print(plt.colormaps())
['Accent', 'Accent_r', 'Blues', 'Blues_r', 'BrBG', 'BrBG_r', 'BuGn', 'BuGn_r', 'BuPu', 'BuPu_r', 'CMRmap', 'CMRmap_r', 'Dark2', 'Dark2_r', 'GnBu', 'GnBu_r', 'Greens', 'Greens_r', 'Greys', 'Greys_r', 'OrRd', 'OrRd_r', 'Oranges', 'Oranges_r', 'PRGn', 'PRGn_r', 'Paired', 'Paired_r', 'Pastel1', 'Pastel1_r', 'Pastel2', 'Pastel2_r', 'PiYG', 'PiYG_r', 'PuBu', 'PuBuGn', 'PuBuGn_r', 'PuBu_r', 'PuOr', 'PuOr_r', 'PuRd', 'PuRd_r', 'Purples', 'Purples_r', 'RdBu', 'RdBu_r', 'RdGy', 'RdGy_r', 'RdPu', 'RdPu_r', 'RdYlBu', 'RdYlBu_r', 'RdYlGn', 'RdYlGn_r', 'Reds', 'Reds_r', 'Set1', 'Set1_r', 'Set2', 'Set2_r', 'Set3', 'Set3_r', 'Spectral', 'Spectral_r', 'Wistia', 'Wistia_r', 'YlGn', 'YlGnBu', 'YlGnBu_r', 'YlGn_r', 'YlOrBr', 'YlOrBr_r', 'YlOrRd', 'YlOrRd_r', 'afmhot', 'afmhot_r', 'autumn', 'autumn_r', 'binary', 'binary_r', 'bone', 'bone_r', 'brg', 'brg_r', 'bwr', 'bwr_r', 'cividis', 'cividis_r', 'cool', 'cool_r', 'coolwarm', 'coolwarm_r', 'copper', 'copper_r', 'cubehelix', 'cubehelix_r', 'flag', 'flag_r', 'gist_earth', 'gist_earth_r', 'gist_gray', 'gist_gray_r', 'gist_heat', 'gist_heat_r', 'gist_ncar', 'gist_ncar_r', 'gist_rainbow', 'gist_rainbow_r', 'gist_stern', 'gist_stern_r', 'gist_yarg', 'gist_yarg_r', 'gnuplot', 'gnuplot2', 'gnuplot2_r', 'gnuplot_r', 'gray', 'gray_r', 'hot', 'hot_r', 'hsv', 'hsv_r', 'inferno', 'inferno_r', 'jet', 'jet_r', 'magma', 'magma_r', 'nipy_spectral', 'nipy_spectral_r', 'ocean', 'ocean_r', 'pink', 'pink_r', 'plasma', 'plasma_r', 'prism', 'prism_r', 'rainbow', 'rainbow_r', 'seismic', 'seismic_r', 'spring', 'spring_r', 'summer', 'summer_r', 'tab10', 'tab10_r', 'tab20', 'tab20_r', 'tab20b', 'tab20b_r', 'tab20c', 'tab20c_r', 'terrain', 'terrain_r', 'viridis', 'viridis_r', 'winter', 'winter_r']
# The direct matplotlib.cm approach (also works with matplotlib < 1.5.0)
>>> import matplotlib.cm
>>> print(matplotlib.cm.cmap_d.keys())
dict_keys(['Blues', 'BrBG', 'BuGn', 'BuPu', 'CMRmap', 'GnBu', 'Greens', 'Greys', 'OrRd', 'Oranges', 'PRGn', 'PiYG', 'PuBu', 'PuBuGn', 'PuOr', 'PuRd', 'Purples', 'RdBu', 'RdGy', 'RdPu', 'RdYlBu', 'RdYlGn', 'Reds', 'Spectral', 'Wistia', 'YlGn', 'YlGnBu', 'YlOrBr', 'YlOrRd', 'afmhot', 'autumn', 'binary', 'bone', 'brg', 'bwr', 'cool', 'coolwarm', 'copper', 'cubehelix', 'flag', 'gist_earth', 'gist_gray', 'gist_heat', 'gist_ncar', 'gist_rainbow', 'gist_stern', 'gist_yarg', 'gnuplot', 'gnuplot2', 'gray', 'hot', 'hsv', 'jet', 'nipy_spectral', 'ocean', 'pink', 'prism', 'rainbow', 'seismic', 'spring', 'summer', 'terrain', 'winter', 'Accent', 'Dark2', 'Paired', 'Pastel1', 'Pastel2', 'Set1', 'Set2', 'Set3', 'tab10', 'tab20', 'tab20b', 'tab20c', 'Blues_r', 'BrBG_r', 'BuGn_r', 'BuPu_r', 'CMRmap_r', 'GnBu_r', 'Greens_r', 'Greys_r', 'OrRd_r', 'Oranges_r', 'PRGn_r', 'PiYG_r', 'PuBu_r', 'PuBuGn_r', 'PuOr_r', 'PuRd_r', 'Purples_r', 'RdBu_r', 'RdGy_r', 'RdPu_r', 'RdYlBu_r', 'RdYlGn_r', 'Reds_r', 'Spectral_r', 'Wistia_r', 'YlGn_r', 'YlGnBu_r', 'YlOrBr_r', 'YlOrRd_r', 'afmhot_r', 'autumn_r', 'binary_r', 'bone_r', 'brg_r', 'bwr_r', 'cool_r', 'coolwarm_r', 'copper_r', 'cubehelix_r', 'flag_r', 'gist_earth_r', 'gist_gray_r', 'gist_heat_r', 'gist_ncar_r', 'gist_rainbow_r', 'gist_stern_r', 'gist_yarg_r', 'gnuplot_r', 'gnuplot2_r', 'gray_r', 'hot_r', 'hsv_r', 'jet_r', 'nipy_spectral_r', 'ocean_r', 'pink_r', 'prism_r', 'rainbow_r', 'seismic_r', 'spring_r', 'summer_r', 'terrain_r', 'winter_r', 'Accent_r', 'Dark2_r', 'Paired_r', 'Pastel1_r', 'Pastel2_r', 'Set1_r', 'Set2_r', 'Set3_r', 'tab10_r', 'tab20_r', 'tab20b_r', 'tab20c_r', 'magma', 'magma_r', 'inferno', 'inferno_r', 'plasma', 'plasma_r', 'viridis', 'viridis_r', 'cividis', 'cividis_r'])
Voilà! 合理 API + 人类可读性 = 很好.