Введение
В этом практическом занятии вы научитесь создавать цветовые карты с использованием Matplotlib. Цветовые карты полезны при визуализации данных, так как они предоставляют способ представить числовые данные с помощью цветов. Matplotlib предоставляет широкий выбор встроенных цветовых карты, а также возможность создавать пользовательские цветовые карты.
Советы по работе с ВМ
После запуска виртуальной машины щелкните в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.
Введение в цветовые карты
Цветовая карта - это соответствие между диапазоном числовых значений и диапазоном цветов. В Matplotlib цветовая карта создается с использованием модуля matplotlib.colors.
Создание простой цветовой карты
Для создания простой цветовой карты мы можем использовать класс ListedColormap из модуля matplotlib.colors. Этот класс принимает список цветов и создает из них цветовую карту.
import matplotlib.colors as mcolors
## Определите список цветов
colors = ['red', 'green', 'blue']
## Создайте объект ListedColormap из списка цветов
cmap = mcolors.ListedColormap(colors)
Использование встроенных цветовых карты
Matplotlib предоставляет широкий выбор встроенных цветовых карты, которые можно использовать для представления данных. Эти цветовые карты можно получить по их именам, перечисленным в модуле matplotlib.cm.
import matplotlib.pyplot as plt
## Создайте график с использованием цветовой карты 'viridis'
plt.imshow(data, cmap='viridis')
plt.colorbar()
Переворачивание цветовых карты
Matplotlib позволяет перевернуть цветовую карту, добавив _r к имени цветовой карты.
import matplotlib.pyplot as plt
## Создайте график с использованием перевернутой цветовой карты 'viridis'
plt.imshow(data, cmap='viridis_r')
plt.colorbar()
Создание пользовательских цветовых карты
Matplotlib также позволяет создавать пользовательские цветовые карты. Это может быть полезно, когда встроенные цветовые карты не обеспечивают нужного представления данных.
import matplotlib.colors as mcolors
## Определите список цветов и их соответствующих значений
colors = [(0,'red'), (0.5, 'green'), (1, 'blue')]
## Создайте объект LinearSegmentedColormap из списка цветов
cmap = mcolors.LinearSegmentedColormap.from_list('my_cmap', colors)
Резюме
В этом практическом занятии вы узнали, как создавать цветовые карты с использованием Matplotlib. Вы ознакомились с классами ListedColormap и LinearSegmentedColormap из модуля matplotlib.colors, а также с встроенными цветовыми картами, предоставляемыми Matplotlib. Вы также узнали, как перевернуть цветовую карту и создавать пользовательские цветовые карты.