python可視化之顏色映射詳解

更新時間：2021年09月14日 14:55:01 作者：ALEKOWO

Python的可視化有很多種，這篇文章主要介紹了Python可視化的顏色映射，非常不錯，具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下

本文主要介紹一下在學習可視化過程里遇到的一些情況

比如cmap=plt.cm.Blues的映射

import matplotlib.pyplot as plt
from random_walk import RandomWalk
# Keep making new walks, as long as the program is active.
while True:
    # Make a random walk.
    rw = RandomWalk(50_000)
    rw.fill_walk()
    # Plot the points in the walk.
    plt.style.use('classic')
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 9))
    point_numbers = range(rw.num_points)
    y_values=rw.y_values
    ax.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues,
        edgecolors='none', s=1)
    # Emphasize the first and last points.
    ax.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=100)
    ax.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolors='none',
        s=100)
    # Remove the axes.
    ax.get_xaxis().set_visible(False)
    ax.get_yaxis().set_visible(False)
    plt.show()
    keep_running = input("Make another walk? (y/n): ")
    if keep_running == 'n':
        break

 ax.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=range(50000), cmap=plt.cm.Blues,

這里的c和cmap是一起使用的

c是一個列表，列表里面的數(shù)值不一定要按照大小順序排列，但是數(shù)值的大小對應著顏色映射，數(shù)值本身越小，顏色越淺。而數(shù)值的位置對應著點的順序，列表里面的第一個數(shù)（不管大?。瑢蓌_values和y_values產(chǎn)生的點

這里的y_values是由隨機漫步產(chǎn)生的，第一個點到最后一個點是連續(xù)變化的，這種隨機漫步會導致，第一個點到最后一個點的位置規(guī)律是有跡可循的（比如y值是從小到大變化的），局部看上去是隨機的，但是趨勢不是，趨勢是有規(guī)律的。

所以列表里面的數(shù)值大小不固定，可能是從小到大，也可能是從大到小,例如下面這里是從小到大排列的。第一個點對應的數(shù)值小，所以顏色淺，反之最后一個點數(shù)值大，顏色深。第一個點偏上，最后一個點偏下，說明y應該是逐漸變小的，那么y_values應該是從大到小，所以對應的點的顏色就是從深到淺。也就是說點的位置變化（如y值）有規(guī)律，那么顏色的變化也是有規(guī)律的。因為在使用c=y_values的時候，是根據(jù)點的y值來的。

總之，關鍵字實參c=point_numbers的列表里面數(shù)字的位置對應點的順序，而數(shù)值的大小，對應顏色深淺。