Spec-Zone.ru › Matplotlib 3.3

matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap

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

Bases: matplotlib.colors.Colormap

Объекты цветовых карт, основанные на таблицах поиска с линейными сегментами.

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

Создание цветовой карты из линейных сегментов отображения.

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 половине, 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 заданного 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 заданного 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
Для получения информации о создании массива отображения.
__init__(self, name, segmentdata, N=256, gamma=1.0) [source]

Создание цветовой карты из линейных сегментов отображения.

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 половине, 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 заданного 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 заданного 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
Для получения информации о создании массива отображения.
__module__ = 'matplotlib.colors'
static from_list(name, colors, N=256, gamma=1.0) [source]

Создание LinearSegmentedColormap по списку цветов.

Параметры:
namestr

Имя цветовой карты.

colorsarray-like of colors or array-like of (value, color)

Если заданы только цвета, они отображаются равномерно из диапазона \([0, 1]\); т. е. 0 отображается в colors[0], а 1 отображается в colors[-1]. Если заданы пары (значение, цвет), отображение происходит от значения к цвету. Это можно использовать для неравномерного разделения диапазона.

Nint

Количество уровней квантования rgb.

gammafloat
reversed(self, name=None) [source]

Возвращает инстанс цветовой карты, перевернутый относительно исходного.

Параметры:
namestr, optional

Название перевернутой цветовой карты. Если None, то название будет названием родительской цветовой карты + "_r".

Возвращает:
LinearSegmentedColormap

Перевернутая цветовая карта.

set_gamma(self, gamma) [source]

Установить новое значение гаммы и перегенерировать цветовую карту.

Примеры использования matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap

Bar chart with gradients

Диаграмма столбцов с градиентами

Scatter plots with a legend

Диаграммы рассеяния с легендой

Contour Demo

Демонстрация контуров

Contour Image

Изображение контура

Contourf Demo

Демонстрация контуров заполнения

Contourf and log color scale

Контур и логарифмическая шкала цвета

Image Demo

Демонстрация изображений

Image Masked

Маскированное изображение

Image Nonuniform

Неравномерное изображение

Layer Images

Слоирование изображений

pcolormesh

pcolormesh

Shading example

Пример затенения

Tricontour Smooth Delaunay

Триконтурное сглаживание Делоне

Tricontour Smooth User

Триконтурное сглаживание пользователя

Trigradient Demo

Демонстрация триградиента

Axes box aspect

Аспект рамки осей

Subplots Adjust

Настройка отступов 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 элементам Matplotlib

Dolphins

Дельфины

Demo Curvelinear Grid2

Демонстрация криволинейной сетки 2

Shaded & power normalized rendering

Оттененное и нормализованное по мощности рендеринг

Frontpage 3D example

Пример 3D с главной страницы

Manual Contour

Ручная контурная линия

Demo Agg Filter

Демонстрация фильтра Agg

Matplotlib logo

Логотип Matplotlib

Table Demo

Демонстрация таблицы

Demonstrates plotting contour (level) curves in 3D

Демонстрация построения контурных кривых (уровней) в 3D

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

Демонстрация построения контурных кривых (уровней) в 3D с опцией extend3d

Projecting contour profiles onto a graph

Проектирование контурных профилей на график

Filled contours

Заполненные контуры

END_OF_DOCUMENT_MARKER
Projecting filled contour onto a graph

Проецирование заполненного контура на график

Custom hillshading in a 3D surface plot

Настройка затенения в 3D-графике поверхности

3D plots as subplots

3D графики как подграфики

3D surface (color map)

3D поверхность (карта цветов)

3D surface with polar coordinates

3D поверхность с полярными координатами

Triangular 3D contour plot

Треугольная 3D диаграмма контура

Triangular 3D filled contour plot

Треугольная заполненная 3D диаграмма контура

More triangular 3D surfaces

Ещё несколько треугольных 3D поверхностей

Hillshading

Затенение

Left ventricle bullseye

Левый желудочек bullseye

MRI With EEG

МРТ с ЭЭГ

Topographic hillshading

Топографическое затенение

Colorbar Tick Labelling Demo

Демонстрация маркировки шкал цветовой шкалы

Dropped spines

Сброшенные линии

Customized Colorbars Tutorial

Настраиваемые цветовые шкалы Руководство

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/3.3.3/api/_as_gen/matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.html

Spec-Zone.ru

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