python - 如何在 matplotlib 中插入颜色以使其数量加倍

Question

我有一个像这样的 9 种颜色的列表:

  colors = [
           [0, 82, 246, 255],
           [0, 196, 196, 255],
           [0, 137, 83, 255],
           [1, 233, 11, 255],
           [234, 255, 31, 255],
           [255, 176, 0, 255],
           [247, 19, 0, 255],
           [193, 0, 76, 255],
           [255, 0, 255, 255]]

我想使用 matplotlib 将插值颜色的数量加倍。我使用了 LinearSegmentedColormap.from_list 但没有成功:

  cm = LinearSegmentedColormap.from_list('test', np.array(colors) / 255, 
                                         N=len(colors))
  
  colors = cm(np.linspace(0, 1, 2 * len(colors)))
  colors = (colors * 255).astype('uint8')

但是我得到了相同的颜色但重复了:

array([[  0,  82, 246, 255],
       [  0,  82, 246, 255],
       [  0, 196, 196, 255],
       [  0, 196, 196, 255],
       [  0, 137,  83, 255],
       [  0, 137,  83, 255],
       [  1, 233,  11, 255],
       [  1, 233,  11, 255],
       [234, 255,  31, 255],
       [234, 255,  31, 255],
       [255, 176,   0, 255],
       [255, 176,   0, 255],
       [247,  18,   0, 255],
       [247,  18,   0, 255],
       [193,   0,  76, 255],
       [193,   0,  76, 255],
       [255,   0, 255, 255],
       [255,   0, 255, 255]], dtype=uint8)

我怎样才能得到预期的行为，使用我原来的颜色，加上中间的其他颜色？

Answer 1

您的“预期”行为是不可能的:如果您有 9 种颜色，并且采用 18 个等距插值，则只有第一个和最后一个值来自您的初始集。要将您的初始集合作为列表的一部分，您需要一个倍数减一。

LinearSegmentedColormap.from_list() 的输入不能是 0-255 范围内的 rgb 值:它们必须是 0-1 范围内的浮点值。此外，N= 参数将是内部存储值的数量。如果将 N 设置为等于原始颜色数，则不会计算任何插值颜色。为了获得最大的灵 active ，您可以将 N 设置为 256。

之后，您可以再次将这些值乘以 255 以获得 0-255 范围内的 rgb 值。

from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
import numpy as np

colors = [[0, 82, 246, 255],
          [0, 196, 196, 255],
          [0, 137, 83, 255],
          [1, 233, 11, 255],
          [234, 255, 31, 255],
          [255, 176, 0, 255],
          [247, 19, 0, 255],
          [193, 0, 76, 255],
          [255, 0, 255, 255]]

cm = LinearSegmentedColormap.from_list('', np.array(colors) / 255, 256)
colors_18 = (cm(np.linspace(0, 1, len(colors) * 2)) * 255).astype(np.uint8)
colors_17 = (cm(np.linspace(0, 1, len(colors) * 2 - 1)) * 255).astype(np.uint8)

colors_18:

array([[  0,  82, 246, 255],
       [  0, 135, 222, 255],
       [  0, 189, 198, 255],
       [  0, 171, 149, 255],
       [  0, 143,  96, 255],
       [  0, 170,  57, 255],
       [  0, 216,  23, 255],
       [ 69, 239,  16, 255],
       [179, 249,  26, 255],
       [238, 236,  23, 255],
       [248, 199,   9, 255],
       [253, 148,   0, 255],
       [249,  74,   0, 255],
       [240,  16,   8, 255],
       [215,   7,  44, 255],
       [196,   0,  86, 255],
       [225,   0, 170, 255],
       [255,   0, 255, 255]], dtype=uint8)

colors_17:

array([[  0,  82, 246, 255],
       [  0, 139, 220, 255],
       [  0, 195, 195, 255],
       [  0, 166, 138, 255],
       [  0, 137,  82, 255],
       [  0, 185,  46, 255],
       [  3, 233,  11, 255],
       [120, 244,  21, 255],
       [234, 253,  30, 255],
       [244, 214,  14, 255],
       [254, 172,   0, 255],
       [250,  94,   0, 255],
       [245,  18,   1, 255],
       [218,   9,  39, 255],
       [194,   0,  80, 255],
       [225,   0, 170, 255],
       [255,   0, 255, 255]], dtype=uint8)

为了在其他应用程序中使用颜色，matplotlib 还提供了一个to_hex 函数(它不适用于数组，只能用于单个颜色):

from matplotlib.colors import to_hex
colors_18_hex = [to_hex(cm(v)) for v in np.linspace(0, 1, len(colors) * 2)]
# ['#0052f6', '#0088de', '#00bdc7', '#00ac95', '#009060', '#00ab3a', '#01d818', '#46ef11', '#b3fa1a', '#efec18', '#f9c709', '#fe9400', '#fa4a00', '#f11109', '#d7082d', '#c50057', '#e200ab', '#ff00ff']"

这是一个图表，展示了插值是如何进行的:

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
import numpy as np

colors = np.array([[0, 82, 246, 255], [0, 196, 196, 255], [0, 137, 83, 255], [1, 233, 11, 255], [234, 255, 31, 255], [255, 176, 0, 255], [247, 19, 0, 255], [193, 0, 76, 255], [255, 0, 255, 255]])

fig, axs = plt.subplots(nrows=3, figsize=(15, 5))

plt.colorbar(ScalarMappable(cmap=LinearSegmentedColormap.from_list('', colors / 255, len(colors))),
             ticks=np.linspace(0, 1, len(colors)), orientation='horizontal', cax=axs[0])
axs[0].set_title("9 colors, no interpolation")

plt.colorbar(ScalarMappable(cmap=LinearSegmentedColormap.from_list('', colors / 255, 256)),
             ticks=np.linspace(0, 1, len(colors) * 2 - 1), orientation='horizontal', cax=axs[1])
axs[1].set_title("positions of 17 colors")
axs[1].xaxis.grid(True, ls='--')

plt.colorbar(ScalarMappable(cmap=LinearSegmentedColormap.from_list('', colors / 255, 256)),
             ticks=np.linspace(0, 1, len(colors) * 2), orientation='horizontal', cax=axs[2])
axs[2].set_title("positions of 18 colors")
axs[2].xaxis.grid(True, ls='--')

plt.tight_layout()
plt.show()