python - matplotlib 的平滑、插值的三级或四级色标(例如 r、g、b 三角形)？

Question

假设我想为 matplotlib 图中的点创建一个配色方案，每个点都有一定比例的属性 A , B和 C (每个都可以取 0 到 1 之间的值)。一个简单的方法是使用 rgb triangle , 因此该点的红色值由 A 给出, 它的绿色值由 B 给出，其蓝色值由 C 给出.

然而，它似乎可能是一个替代三角形，如 this可能会提供更多的“动态范围”，即更容易看到每个点在三角形中的位置。但是，我不知道如何编写该特定三角形的代码(即给定 A 、 B 和 C ，返回一个 (r,g,b) 元组)。它还有一个额外的问题，即中间有白色，在白色背景下显得不太好。

我的问题:对于这样的问题，什么是好的三角形色标？这种东西叫什么，因为我发现很难搜索？

此外，如果我们想将其扩展到四个属性，A , B , C和 D ，并有一个“颜色方 block ”，四个角的合适颜色是什么，以及如何编写一个函数从 A 开始, B , C和 D并返回 (r,g,b)元组？

理想情况下，这样的配色方案似乎 (a) 到处都有独特的颜色，(b) 没有白色，并且 (c) 理想情况下有很大的变化，以便更容易看到色标中的哪个位置你是通过看它。更好的是色盲安全的东西，但在这种情况下，这可能要求太高了。

非常感谢您的建议。我的最终目标是制作类似 this 的东西但使用其中一种配色方案。谢谢。

编辑:添加重要约束 A+B+C=1使这在技术上成为可能。举个例子，假设我想提出一个配色方案，以便将独特的颜色映射到 ternary phase diagram such as this 中的特定构图。 . “明显”的情况是使用 RGB 三角形，但有更好的解决方案吗？我该如何用 Python 编写代码？

Answer 1

好的，我试过了。它并不完美，而且有点乱七八糟，因此非常欢迎改进/建议。我很乐意接受更好的答案(特别是对 abc_to_rgb 的改进，以消除错误、改善动态范围，或者只是为色盲提供更好的配色方案)。我在考虑也许使用 YIQ colour space with Y=0.5对于等效的四元配色方案(方形图例)。此外，这是我第一次使用重心坐标，所以我绘制的图例可能并不理想(例如，更好的图例可能不会从边缘“渗出”，或者需要这么多点)。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math

def abc_to_rgb(A=0.0,B=0.0,C=0.0):
    ''' Map values A, B, C (all in domain [0,1]) to
    suitable red, green, blue values.'''
    return (min(B+C,1.0),min(A+C,1.0),min(A+B,1.0))

def plot_legend():
    ''' Plots a legend for the colour scheme
    given by abc_to_rgb. Includes some code adapted
    from http://stackoverflow.com/a/6076050/637562'''

    # Basis vectors for triangle
    basis = np.array([[0.0, 1.0], [-1.5/np.sqrt(3), -0.5],[1.5/np.sqrt(3), -0.5]])

    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111,aspect='equal')

    # Plot points
    a, b, c = np.mgrid[0.0:1.0:50j, 0.0:1.0:50j, 0.0:1.0:50j]
    a, b, c = a.flatten(), b.flatten(), c.flatten()

    abc = np.dstack((a,b,c))[0]
    #abc = filter(lambda x: x[0]+x[1]+x[2]==1, abc) # remove points outside triangle
    abc = map(lambda x: x/sum(x), abc) # or just make sure points lie inside triangle ...

    data = np.dot(abc, basis)
    colours = [abc_to_rgb(A=point[0],B=point[1],C=point[2]) for point in abc]

    ax.scatter(data[:,0], data[:,1],marker=',',edgecolors='none',facecolors=colours)

    # Plot triangle
    ax.plot([basis[_,0] for _ in range(3) + [0,]],[basis[_,1] for _ in range(3) + [0,]],**{'color':'black','linewidth':3})

    # Plot labels at vertices
    offset = 0.25
    fontsize = 32
    ax.text(basis[0,0]*(1+offset), basis[0,1]*(1+offset), '$A$', horizontalalignment='center',
            verticalalignment='center', fontsize=fontsize)
    ax.text(basis[1,0]*(1+offset), basis[1,1]*(1+offset), '$B$', horizontalalignment='center',
            verticalalignment='center', fontsize=fontsize)
    ax.text(basis[2,0]*(1+offset), basis[2,1]*(1+offset), '$C$', horizontalalignment='center',
            verticalalignment='center', fontsize=fontsize)    

    ax.set_frame_on(False)
    ax.set_xticks(())
    ax.set_yticks(())

    plt.show()

这给出了我们的图例如下:

然后 abc_to_rgb 可用于为散点图或折线图中的给定点获取合适的颜色...