如何在 matplotlib 中获得更轻的 "jet" 颜色图

Question

我正在尝试为簇制作背景颜色，但不知道如何使 jet 颜色图更亮或更暗。有人可以帮助我吗？

Answer 1

也许这会对您有所帮助： https://scipy-cookbook.readthedocs.io/items/Matplotlib_ColormapTransformations.html

在那里你发现：

light_jet = cmap_map(lambda x: x/2 + 0.5, matplotlib.cm.jet)

x, y = np.mgrid[1:2, 1:10:0.01]
plt.figure(figsize=[15, 1])
plt.imshow(y, cmap=light_jet, aspect='auto')
plt.axis('off')
plt.show()

Answer 2

这肯定取决于你如何定义"lighter"或"darker"。一个有用的定义是乘以 HSL space 中颜色的亮度通道。这可能看起来像

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import colors as mcolors
import colorsys


def man_cmap(cmap, value=1.):
    colors = cmap(np.arange(cmap.N))
    hls = np.array([colorsys.rgb_to_hls(*c) for c in colors[:,:3]])
    hls[:,1] *= value
    rgb = np.clip(np.array([colorsys.hls_to_rgb(*c) for c in hls]), 0,1)
    return mcolors.LinearSegmentedColormap.from_list("", rgb)

cmap = plt.cm.get_cmap("jet")

fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(3)
x=np.linspace(0,1,64)

sc = ax1.scatter(x,np.ones_like(x), c=x, cmap=cmap)
fig.colorbar(sc, ax=ax1, orientation="horizontal")

sc = ax2.scatter(x,np.ones_like(x), c=x, cmap=man_cmap(cmap, 0.75))
fig.colorbar(sc, ax=ax2, orientation="horizontal")

sc = ax3.scatter(x,np.ones_like(x), c=x, cmap=man_cmap(cmap, 1.25))
fig.colorbar(sc, ax=ax3, orientation="horizontal")

plt.show()

如何在 matplotlib 中获得更轻的 "jet" 颜色图

How to get a lighter "jet" colormap in matplotlib

python

matplotlib

scatter-plot

colormap

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