Python如何查看并打印matplotlib中所有的colormap(cmap)类型

鸷

查看并打印matplotlib中所有的colormap(cmap)类型

代码如下：

方法一

1. import matplotlib.pyplot as plt
   
2. 
   
3. cmaps = sorted(m for m in plt.cm.datad if not m.endswith("_r"))
   
4. print(cmaps)

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我们忽略以_r结尾的类型，因为它们都是类型后面不带有_r的反转版本(reversed version)。
所有的类型我们可以在matplotlib的源代码中找到：（如下图）

方法二

1. import matplotlib.pyplot as plt
   
2. 
   
3. cmap_list1 = plt.colormaps()
   
4. print(cmap_list1)

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方法三

如果使用的是Pycharm编译器，那么可以在作图的时候简单的随便给定一个cmap的类型，如果给定的cmap类型是错误的，那么在编译器的错误提示信息中也会显示出所有的cmap类型。
比如，我们这里我们想要做一个高斯函数的曲面分布图，我们随意给cmap一个'aaa'的值，这时，我们可以在编译器提示窗口看到如下错误信息的输出。

1. import numpy as np
   
2. import matplotlib.pyplot as plt
   
3. from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
   
4. 
   
5. x = np.linspace(-3, 3, 100)
   
6. y = np.linspace(-3, 3, 100)
   
7. x, y = np.meshgrid(x, y)
   
8. w0 = 1
   
9. gaussian = np.exp(-((pow(x, 2) + pow(y, 2)) / pow(w0, 2)))
   
10. 
    
11. fig = plt.figure()
    
12. ax = Axes3D(fig)
    
13. ax.plot_surface(x, y, gaussian, cmap='aaa')
    
14. ax.set_xlabel('X')
    
15. ax.set_ylabel('Y')
    
16. ax.set_zlabel('Z')
    
17. plt.show()
    
18. """
    
19. 错误提示信息：
    
20. ValueError: 'aaa' is not a valid value for name; supported values are 'Accent',
    
21. 'Accent_r', 'Blues', 'Blues_r', 'BrBG', 'BrBG_r', 'BuGn', 'BuGn_r', 'BuPu',
    
22. 'BuPu_r', 'CMRmap', 'CMRmap_r', 'Dark2', 'Dark2_r', 'GnBu', 'GnBu_r', 'Greens',
    
23. 'Greens_r', 'Greys', 'Greys_r', 'OrRd', 'OrRd_r', 'Oranges', 'Oranges_r',
    
24. 'PRGn', 'PRGn_r', 'Paired', 'Paired_r', 'Pastel1', 'Pastel1_r', 'Pastel2',
    
25. 'Pastel2_r', 'PiYG', 'PiYG_r', 'PuBu', 'PuBuGn', 'PuBuGn_r', 'PuBu_r', 'PuOr',
    
26. 'PuOr_r', 'PuRd', 'PuRd_r', 'Purples', 'Purples_r', 'RdBu', 'RdBu_r', 'RdGy',
    
27. 'RdGy_r', 'RdPu', 'RdPu_r', 'RdYlBu', 'RdYlBu_r', 'RdYlGn', 'RdYlGn_r', 'Reds',
    
28. 'Reds_r', 'Set1', 'Set1_r', 'Set2', 'Set2_r', 'Set3', 'Set3_r', 'Spectral',
    
29. 'Spectral_r', 'Wistia', 'Wistia_r', 'YlGn', 'YlGnBu', 'YlGnBu_r', 'YlGn_r',
    
30. 'YlOrBr', 'YlOrBr_r', 'YlOrRd', 'YlOrRd_r', 'afmhot', 'afmhot_r', 'autumn',
    
31. 'autumn_r', 'binary', 'binary_r', 'bone', 'bone_r', 'brg', 'brg_r', 'bwr',
    
32. 'bwr_r', 'cividis', 'cividis_r', 'cool', 'cool_r', 'coolwarm', 'coolwarm_r',
    
33. 'copper', 'copper_r', 'cubehelix', 'cubehelix_r', 'flag', 'flag_r','gist_earth',
    
34. 'gist_earth_r', 'gist_gray', 'gist_gray_r', 'gist_heat','gist_heat_r', 'gist_ncar',
    
35. 'gist_ncar_r', 'gist_rainbow', 'gist_rainbow_r','gist_stern', 'gist_stern_r',
    
36. 'gist_yarg', 'gist_yarg_r', 'gnuplot','gnuplot2', 'gnuplot2_r', 'gnuplot_r', 'gray',
    
37. 'gray_r', 'hot', 'hot_r', 'hsv', 'hsv_r', 'inferno', 'inferno_r', 'jet','jet_r',
    
38. 'magma', 'magma_r','nipy_spectral', 'nipy_spectral_r', 'ocean', 'ocean_r',
    
39. 'pink', 'pink_r','plasma', 'plasma_r', 'prism', 'prism_r', 'rainbow', 'rainbow_r',
    
40. 'seismic', 'seismic_r', 'spring', 'spring_r', 'summer', 'summer_r', 'tab10','tab10_r',
    
41. 'tab20', 'tab20_r', 'tab20b', 'tab20b_r', 'tab20c', 'tab20c_r', 'terrain','terrain_r',
    
42. 'turbo', 'turbo_r', 'twilight', 'twilight_r', 'twilight_shifted','twilight_shifted_r',
    
43. 'viridis', 'viridis_r', 'winter', 'winter_r'
    
44. """

复制代码

matplotlib cmap取值问题


直接定义一个类来获取cmap中各个颜色方便使用

使用的话：mycolor = MyColor(‘Accent’); mycolor.get_color();# 每次就调用获取下一个cmap中的颜色。

1. class MyColor(object):
   
2.     def __init__(self, cmap_name):
   
3.         self.color_set  = plt.get_cmap(cmap_name).colors
   
4.         self.idx = 0
   
5.         self.color_len = len(self.color_set)
   
6.         
   
7.     def get_color(self):
   
8.         if self.idx == self.color_len - 1:
   
9.             self.idx = 0
   
10.         color = self.color_set[self.idx]
    
11.         self.idx += 1
    
12.         return color

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可视化官方提供的cmap

比如查看：[‘Pastel1’, ‘Pastel2’, ‘Paired’, ‘Accent’, ‘Dark2’, ‘Set1’, ‘Set2’, ‘Set3’, ‘tab10’, ‘tab20’, ‘tab20b’, ‘tab20c’]

1. import matplotlib.pyplot as plt
   
2. import numpy as np
   
3. import matplotlib.pyplot as plt
   
4. 
   
5. cmaps = {}
   
6. gradient = np.linspace(0, 1, 256)
   
7. gradient = np.vstack((gradient, gradient))
   
8. 
   
9. def plot_color_gradients(category, cmap_list):
   
10.     # Create figure and adjust figure height to number of colormaps
    
11.     nrows = len(cmap_list)
    
12.     figh = 0.35 + 0.15 + (nrows + (nrows - 1) * 0.1) * 0.22
    
13.     fig, axs = plt.subplots(nrows=nrows + 1, figsize=(6.4, figh), dpi=100)
    
14.     fig.subplots_adjust(top=1 - 0.35 / figh, bottom=0.15 / figh,
    
15.                         left=0.2, right=0.99)
    
16.     axs[0].set_title(f'{category} colormaps', fontsize=14)
    
17. 
    
18.     for ax, name in zip(axs, cmap_list):
    
19.         ax.imshow(gradient, aspect='auto', cmap=plt.get_cmap(name))
    
20.         ax.text(-0.01, 0.5, name, va='center', ha='right', fontsize=10,
    
21.                 transform=ax.transAxes)
    
22. 
    
23.     # Turn off *all* ticks & spines, not just the ones with colormaps.
    
24.     for ax in axs:
    
25.         ax.set_axis_off()
    
26. 
    
27.     # Save colormap list for later.
    
28.     cmaps[category] = cmap_list
    
29.    
    
30. 
    
31. plot_color_gradients('Qualitative',
    
32.                      ['Pastel1', 'Pastel2', 'Paired', 'Accent', 'Dark2',
    
33.                       'Set1', 'Set2', 'Set3', 'tab10', 'tab20', 'tab20b',
    
34.                       'tab20c'])

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运行后：

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

来源:https://www.jb51.net/article/266619.htm
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