matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap¶
-
class
matplotlib.colors.
LinearSegmentedColormap
(name, segmentdata, N=256, gamma=1.0)[源代码]¶ -
基于使用线性段的查找表的颜色映射对象。
查找表是使用每种原色的线性插值生成的,0-1域划分为任意数量的段。
从线性映射段创建颜色映射
SegmentData变元是一个带有红色、绿色和蓝色条目的字典。每个条目都应该是 x , y0 , y1 元组,在表中形成行。alpha的条目是可选的。
示例:假设您希望红色从下半部分的0增加到1,绿色从中半部分的0增加到1,蓝色从上半部分的0增加到1。然后你会使用:
cdict = {'red': [(0.0, 0.0, 0.0), (0.5, 1.0, 1.0), (1.0, 1.0, 1.0)], 'green': [(0.0, 0.0, 0.0), (0.25, 0.0, 0.0), (0.75, 1.0, 1.0), (1.0, 1.0, 1.0)], 'blue': [(0.0, 0.0, 0.0), (0.5, 0.0, 0.0), (1.0, 1.0, 1.0)]}
表中给定颜色的每一行都是 x , y0 , y1 元组。在每个序列中, x 必须单调地从0增加到1。对于任何输入值 z 落在 [x[i]] 和 [x[i+1 ]] ,给定颜色的输出值将在 [Y1[I]] 和 [Y0[i+1 ]] ::
row i: x y0 y1 / / row i+1: x y0 y1
因此,第一行的y0和最后一行的y1永远不会使用。
参见
LinearSegmentedColormap.from_list
- 静态方法;用于生成平滑变化的LinearSegmentedColormap的工厂函数。
makeMappingArray
- 有关制作映射数组的信息。
-
__init__
(name, segmentdata, N=256, gamma=1.0)[源代码]¶ 从线性映射段创建颜色映射
SegmentData变元是一个带有红色、绿色和蓝色条目的字典。每个条目都应该是 x , y0 , y1 元组,在表中形成行。alpha的条目是可选的。
示例:假设您希望红色从下半部分的0增加到1,绿色从中半部分的0增加到1,蓝色从上半部分的0增加到1。然后你会使用:
cdict = {'red': [(0.0, 0.0, 0.0), (0.5, 1.0, 1.0), (1.0, 1.0, 1.0)], 'green': [(0.0, 0.0, 0.0), (0.25, 0.0, 0.0), (0.75, 1.0, 1.0), (1.0, 1.0, 1.0)], 'blue': [(0.0, 0.0, 0.0), (0.5, 0.0, 0.0), (1.0, 1.0, 1.0)]}
表中给定颜色的每一行都是 x , y0 , y1 元组。在每个序列中, x 必须单调地从0增加到1。对于任何输入值 z 落在 [x[i]] 和 [x[i+1 ]] ,给定颜色的输出值将在 [Y1[I]] 和 [Y0[i+1 ]] ::
row i: x y0 y1 / / row i+1: x y0 y1
因此,第一行的y0和最后一行的y1永远不会使用。
参见
LinearSegmentedColormap.from_list
- 静态方法;用于生成平滑变化的LinearSegmentedColormap的工厂函数。
makeMappingArray
- 有关制作映射数组的信息。
-
__module__
= 'matplotlib.colors'¶
-
static
from_list
(name, colors, N=256, gamma=1.0)[源代码]¶ 创建一个
LinearSegmentedColormap
从颜色列表中。参数: - nameSTR
颜色映射的名称。
- colors颜色的类数组或(值,颜色)的类数组
如果只给定颜色,则它们将从范围等距映射 \([0, 1]\) ;即0映射到
colors[0]
1映射到colors[-1]
. 如果给定(值,颜色)对,则映射来自 价值 到 颜色 . 这可以用来不均匀地划分范围。- N利息
RGB量化级别的数目。
- gamma浮动