我正在尝试创建一个 colormap，它是从 dark red 到非常 light green/white 的渐变。我将在下面附上一个输出示例作为屏幕截图。
我试过以下代码:
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib
import numpy as np
plt.figure()
a=np.outer(np.arange(0,1,0.01),np.ones(100))
cdict2 = {'red': [(0.0, 0.1, 0.2),
(0.3, 0.4, 0.5),
(0.5, 0.5, 0.5),
(1.0, 1.0, 1.0)],
'green': [(0.0, 0.0, 0.0),
(0.5, 0.5, 0.5),
(0.75, 1.0, 1.0),
(1.0, 1.0, 1.0)],
'blue': [(0.0, 0.0, 0.0),
(0.0, 0.0, 0.0),
(1.0, 1.0, 1.0)]}
my_cmap2 = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap('my_colormap2',cdict2,256)
plt.imshow(a,aspect='auto', cmap =my_cmap2)
plt.show()
但我无法复制附加的colormap。我也不确定是否有更有效的方法来实现这一点？
当前输出:我已经操纵这些值来尝试获取 gradient 来复制附加的 colormap。但是我无法得到 red-orange-yellow-green gradient correct
最佳答案
由于您是在尝试模拟现有的渐变而不是从任意颜色创建渐变，因此只需找到一个与测得的渐变值相匹配的公式即可。
首先获取梯度上每个点的平均像素 r、g、b 值。你需要先得到一个纯图像，你发布的那个有一个白色的边框，边缘有一些响铃；我使用图像编辑器来清理它。
获得测量值后，您可以使用 numpy.polyfit做曲线拟合。我疯狂地猜测 5 度就足以很好地拟合，从而产生一个包含 6 个系数的数组。在这里，您可以看到覆盖了拟合曲线的测量值图。我会说这是一场相当不错的比赛。
下面是使用这些曲线重新创建渐变的代码。
rp = [-1029.86559098, 2344.5778132 , -1033.38786418, -487.3693808 ,
298.50245209, 167.25393272]
gp = [ 551.32444915, -1098.30287507, 320.71732031, 258.50778539,
193.11772901, 30.32958789]
bp = [ 222.95535971, -1693.48546233, 2455.80348727, -726.44075478,
-69.61151887, 67.591787 ]
def clamp(n):
return min(255, max(0, n))
def gradient(x, rfactors, gfactors, bfactors):
'''
Return the r,g,b values along the predefined gradient for
x in the range [0.0, 1.0].
'''
n = len(rfactors)
r = clamp(int(sum(rfactors[i] * (x**(n-1-i)) for i in range(n))))
g = clamp(int(sum(gfactors[i] * (x**(n-1-i)) for i in range(n))))
b = clamp(int(sum(bfactors[i] * (x**(n-1-i)) for i in range(n))))
return r, g, b
from PIL import Image
im = Image.new('RGB', (742, 30))
ld = im.load()
for x in range(742):
fx = x / (742 - 1)
for y in range(30):
ld[x,y] = gradient(fx, rp, gp, bp)
关于python - 创建渐变色图 - matplotlib，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53754012/