Spec-Zone.ru › Matplotlib 3.4

matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap

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

Bases: matplotlib.colors.Colormap

Объекты Colormap, основанные на таблицах поиска с использованием линейных сегментов.

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

Создайте colormap из линейных сегментных отображений

Аргумент segmentdata — словарь с записями «красный», «зелёный» и «синий». Каждая запись должна быть списком кортежей x, y0, y1, образующих строки в таблице. Записи для альфа-канала являются необязательными.

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 данного цвета — 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 интерполировано 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; функция-фабрика для генерации плавно изменяющейся LinearSegmentedColormap.
__init__(name, segmentdata, N=256, gamma=1.0)[source]

Создайте colormap из линейных сегментных отображений

Аргумент segmentdata — словарь с записями «красный», «зелёный» и «синий». Каждая запись должна быть списком кортежей x, y0, y1, образующих строки в таблице. Записи для альфа-канала являются необязательными.

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 данного цвета — 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 интерполировано 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; функция-фабрика для генерации плавно изменяющейся LinearSegmentedColormap.
__module__ = 'matplotlib.colors'
static from_list(name, colors, N=256, gamma=1.0)[source]

Создайте LinearSegmentedColormap из списка цветов.

Параметры:
namestr

Имя colormap.

colorsarray-like цветов или array-like (значение, цвет)

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 выполняется от значение к цвет. Это позволяет неравномерно разделить диапазон.

Nint

Количество уровней квантования rgb.

gammafloat
reversed(name=None)[source]

Возвращает инвертированный экземпляр Colormap.

Параметры:
namestr, необязательно

Имя инвертированной colormap. Если None, имя будет именем родительской colormap + «_r».

Возвращает:
LinearSegmentedColormap

Инвертированная colormap.

set_gamma(gamma)[source]

Установите новое значение gamma и перегенерируйте colormap.

Примеры использования matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap

Bar chart with gradients

Диаграмма с градиентом

Scatter plots with a legend

Точечные диаграммы с легендой

Contour Demo

Демонстрация контуров

Contour Image

Контурное изображение

Contourf Demo

Демонстрация contourf

Contourf and log color scale

Contourf и логарифмическая шкала цвета

Image Demo

Демонстрация изображения

END_OF_DOCUMENT_MARKER
Image Masked

Маска изображения

Image Nonuniform

Неравномерное изображение

Layer Images

Слои изображений

pcolormesh

pcolormesh

Shading example

Пример затенения

Tricontour Smooth Delaunay

Сглаженный триконтур Делоне

Tricontour Smooth User

Сглаженный триконтур Пользователя

Trigradient Demo

Демонстрация триградиента

Axes box aspect

Аспект рамки осей

Subplots Adjust

Настройка подграфиков

Composing Custom Legends

Создание пользовательских легенд

Using a text as a Path

Использование текста как пути

Creating a colormap from a list of colors

Создание цветовой карты из списка цветов

Reference for Matplotlib artists

Справочник по Matplotlib-артистам

Dolphins

Дельфины

Demo CurveLinear Grid2

Демонстрация криволинейной сетки 2

Shaded & power normalized rendering

Затенённый и нормализованный по мощности рендеринг

Frontpage 3D example

Пример 3D с главной страницы

Manual Contour

Ручной контур

AGG filter

Фильтр AGG

Matplotlib logo

Логотип Matplotlib

Table Demo

Демонстрация таблицы

Demonstrates plotting contour (level) curves in 3D

Демонстрация построения кривых контура (уровня) в 3D

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

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

END_OF_DOCUMENT_MARKER
Projecting contour profiles onto a graph

Проецирование контурных профилей на график

Filled contours

Заполненные контуры

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 (colormap)

3D поверхность (палитра цветов)

3D surface with polar coordinates

3D поверхность с полярными координатами

Triangular 3D contour plot

Треугольный 3D контурный график

Triangular 3D filled contour plot

Треугольный 3D заполненный контурный график

More triangular 3D surfaces

Дополнительные примеры треугольных 3D поверхностей

Hillshading

Затенение

Left ventricle bullseye

Левый желудочек с мишенями

MRI With EEG

МРТ с ЭЭГ

Topographic hillshading

Топографическое затенение

Colorbar Tick Labelling

Подписи для делений шкалы цветовой карты

Dropped spines

Смещенные оси

Customized Colorbars Tutorial

Руководство по настройке цветовых карт

Creating Colormaps in Matplotlib

Создание цветовых карт в Matplotlib

Colormap Normalization

Нормализация цветовых карт

© 2012–2021 Matplotlib Development Team. All rights reserved.
Licensed under the Matplotlib License Agreement.
https://matplotlib.org/3.4.3/api/_as_gen/matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.html

Spec-Zone.ru

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