Spec-Zone.ru › Matplotlib 3.2

matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap

class matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap(name, segmentdata, N=256, gamma=1.0) [source]

Bases: matplotlib.colors.Colormap

Цветовая карта, основанная на таблицах поиска с линейными сегментами.

Таблица поиска генерируется с помощью линейной интерполяции для каждого основного цвета, при этом область 0-1 делится на любое количество сегментов.

Создать цветовую карту из линейных сегментов

Аргумент segmentdata — это словарь с записями red, green и blue. Каждая запись должна быть списком кортежей x, y0, y1, образующих строки в таблице. Записи для альфа-канала необязательны.

Пример: предположим, что вы хотите, чтобы красный цвет увеличивался от 0 до 1 в нижней половине, зелёный — в средней, а синий — в верхней половине. Тогда вы бы использовали:

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)]}

Каждая строка в таблице для данного цвета представляет собой последовательность кортежей x, y0, y1. В каждой последовательности x должен монотонно возрастать от 0 до 1. Для любого входного значения z, попадающего между x[i] и x[i+1], выходное значение данного цвета будет линейно интерполироваться между y1[i] и y0[i+1]:

row i:   x  y0  y1
               /
              /
row i+1: x  y0  y1

Следовательно, y0 в первой строке и y1 в последней строке никогда не используются.

См. также

LinearSegmentedColormap.from_list
Статический метод; фабричная функция для генерации плавно изменяющейся цветовой карты LinearSegmentedColormap.
makeMappingArray
Информация о создании массива отображения.
static from_list(name, colors, N=256, gamma=1.0) [source]

Создать линейную сегментированную цветовую карту с именем name из последовательности colors, которая плавно переходит от colors[0] при val=0 к colors[-1] при val=1. N — количество уровней квантования rgb. В качестве альтернативы можно указать список кортежей (значение, цвет), чтобы разделить диапазон неравномерно.

reversed(self, name=None) [source]

Создать инвертированную копию цветовой карты.

Параметры:
namestr, optional

Имя для инвертированной цветовой карты. Если None, имя будет именем родительской цветовой карты + «_r».

Возвращает:
LinearSegmentedColormap

Инвертированная цветовая карта.

set_gamma(self, gamma) [source]

Установить новое значение гамма и перегенерировать цветовую карту.

Примеры использования matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap

Bar chart with gradients

Диаграмма столбцов с градиентом

Scatter plots with a legend

Диаграммы рассеяния с легендой

Contour Demo

Демонстрация контуров

Contour Image

Контурная диаграмма

Contourf Demo

Демонстрация contourf

Contourf and log color scale

Contourf и логарифмическая шкала цветов

Image Demo

Демонстрация изображений

Image Masked

Маскированное изображение

Image Nonuniform

Неравномерное изображение

Layer Images

Слой изображений

pcolormesh

pcolormesh

Shading example

Пример затенения

Tricontour Smooth Delaunay

Гладкий триконтурный Делоне

Tricontour Smooth User

Гладкий пользовательский триконтур

END_OF_DOCUMENT_MARKER
Trigradient Demo

Демонстрация триградиента

Subplots Adjust

Настройка подграфиков

Composing Custom Legends

Создание пользовательских легенд

Demo Text Path

Демонстрация пути текста

Creating a colormap from a list of colors

Создание цветовой карты из списка цветов

Reference for Matplotlib artists

Справочник по артистам Matplotlib

Dolphins

Дельфины

Demo Curvelinear Grid2

Демонстрация криволинейной сетки 2

Shaded & power normalized rendering

Оттенки серого и нормализация по мощности

Frontpage 3D example

Пример 3D с главной страницы

Manual Contour

Контур вручную

Demo Agg Filter

Демонстрация Agg Filter

Matplotlib logo

Логотип Matplotlib

Table Demo

Демонстрация таблицы

Demonstrates plotting contour (level) curves in 3D

Демонстрация построения линий контура (уровня) в 3D

Demonstrates plotting contour (level) curves in 3D using the extend3d option

Демонстрация построения линий контура (уровня) в 3D с помощью опции extend3d

Projecting contour profiles onto a graph

Проекция профилей контура на график

Filled contours

Заполненные контуры

Projecting filled contour onto a graph

Проекция заполненных контуров на график

Custom hillshading in a 3D surface plot

Пользовательское затенение на 3D-графике поверхности

3D plots as subplots

3D-графики в качестве подграфиков

3D surface (color map)

3D-поверхность (цветовая карта)

3D surface with polar coordinates

3D-поверхность в полярных координатах

Triangular 3D contour plot

Треугольный 3D-график контура

Triangular 3D filled contour plot

Заполненные треугольные 3D-контурные графики

END_OF_DOCUMENT_MARKER
More triangular 3D surfaces

Дополнительные примеры поверхностей 3D с треугольной сеткой

Hillshading

Затенение поверхностей

Left ventricle bullseye

Левый желудочек (диаграмма «буллс ай»)

MRI With EEG

МРТ с ЭЭГ

Topographic hillshading

Топографическое затенение

Colorbar Tick Labelling Demo

Демонстрация подписей для шкалы цвета

Dropped spines

Отклоненные оси

TwoSlopeNorm colormap normalization

Нормализация цветовой карты со смещением

Customized Colorbars Tutorial

Настройка собственных цветовых панелей

Creating Colormaps in Matplotlib

Создание цветовых карт в Matplotlib

Colormap Normalization

Нормализация цветовых карт

© 2012–2018 Matplotlib Development Team. All rights reserved.
Licensed under the Matplotlib License Agreement.
https://matplotlib.org/3.2.2/api/_as_gen/matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API