运用 Matplotlib 库自定义图表中的色彩

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以下内容转自 数析学院，原文内容较多，有需要的同学可以直接查看原文

本节将向大家演示在 Python 中如何运用 Matplotlib 库自定义图表中的色彩。首先，我们需要在 Python 中导入所需的库与模块，并对 notebook 环境与图表风格进行初步的设置：

1. import matplotlib.pyplot as plt
   
2. plt.style.use('classic')
   
3. %matplotlib inline
   
4. import numpy as np

复制代码

生成色彩条状图的方法我们在之前的几节中曾经谈及，运用 Matplotlib 中的 colorbar 函数能够直接为我们绘制好的密度图像增加用于显示色彩对应范围的色彩条状图：

1. x = np.linspace(0, 10, 1000)
   
2. I = np.sin(x) * np.cos(x[:, np.newaxis])
   
3. 
   
4. plt.imshow(I)
   
5. plt.colorbar();

复制代码

imshow 函数是常用于密度图绘制的函数之一，我们注意到，当我们将 colormap 设置为灰度时，图像将只剩下黑白色调：

1. plt.imshow(I, cmap='gray');

复制代码

Matplotlib 还为我们提供了单色调非渐变型的色彩方案，你可以在设置 imshow 函数的参数时调用 cm 模块的 get_cmap ，并指定对应的色调与色彩分段数：

1. plt.imshow(I, cmap=plt.cm.get_cmap('Blues', 6))
   
2. plt.colorbar()
   
3. plt.clim(-1, 1);

复制代码

以上内容节选自 数析学院，原文内容较多，有需要的同学可以直接查看原文

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关键词：色彩