如何获取 matplotlib 配色方案的 RGB 值？

Question

如何获取这些示例 cdict 值 (https://matplotlib.org/2.0.1/examples/pylab_examples/custom_cmap.html)：

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))}

对于 matplotlib 中的 bwr 配色方案 (https://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html)？

Answer 1

要回答这个问题，可以通过以下方式获得“bwr”颜色图的颜色

import matplotlib.cm
print(matplotlib.cm.datad["bwr"])

打印出来的

((0.0, 0.0, 1.0), (1.0, 1.0, 1.0), (1.0, 0.0, 0.0))

那就是["blue", "white", "red"]。

不过，这对于实际应用可能不太有用。 要创建中间范围更广的白色颜色图，最好从颜色列表以及它们各自的值中创建颜色图。

为此，可以使用LinearSegmentedColormap.from_list方法。

from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap

colors = [(0, "blue"), (0.4, "white"), (0.6, "white"), (1, "red")]
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list("bwwr", colors)

数字介于 0 和 1 之间，需要升序并表示相应颜色的“位置”。上面将创建一个颜色图，其从蓝色到白色的渐变介于 0 和 0.4 之间，然后是全白介于 0.4 和 0.6 之间，然后是从白色到红色的渐变，介于 0.6 和 1 之间。

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

colors = [(0, "blue"), (0.4, "white"), (0.6, "white"), (1, "red")]
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list("bwwr", colors)

a = np.arange(0,100).reshape(10,10)

fig, (ax,ax2) = plt.subplots(ncols=2, figsize=(7,3))
im = ax.imshow(a, cmap="bwr")
fig.colorbar(im, ax=ax)
im2 = ax2.imshow(a, cmap=cmap)
fig.colorbar(im2, ax=ax2)

ax.set_title("bwr")
ax2.set_title("bwwr")
plt.show()