Matplotlib.colors.from_levels_and_colors() en Python

Matplotlib es una increíble biblioteca de visualización en Python para gráficos 2D de arrays. Matplotlib es una biblioteca de visualización de datos multiplataforma basada en arrays NumPy y diseñada para funcionar con la pila SciPy más amplia.

matplotlib.colors.from_levels_and_colors()

La matplotlib.colors.from_levels_and_colors()función es una función auxiliar que ayuda a crear una instancia de cmap y norma cuyo comportamiento es similar al del argumento de niveles y colores de contorno.

Sintaxis: matplotlib.colors.from_levels_and_colors(niveles, colores, extender=’ninguno’)

Parámetros:

niveles: Es una secuencia de números que representan niveles de cuantificación que se utilizan para construir la BoundaryNorm. Un valor v se cuantifica al nivel k si lev[k] <= v < lev[k+1].

colors: Es una secuencia de colores que se utilizan como colores de relleno para cada nivel. Debe haber n_level – 1 colores si extender es «ninguno». Agregue un color adicional para una extensión de «mínimo» o «máximo» y para una extensión de «ambos» agregue dos colores.

extender: es un parámetro opcional que acepta uno de los cuatro valores, a saber, ‘ninguno’, ‘mínimo’, ‘máximo’ o ‘ambos’.

Tipo de devolución: esta función devuelve un cmap normalizado y una norma de mapa de colores

Ejemplo 1:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors
  
data1 = 3 * np.random.random((10, 10))
data2 = 5 * np.random.random((10, 10))
  
levels = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
colors = ['red', 'brown',
          'yellow', 'green',
          'blue']
cmap, norm = matplotlib.colors.from_levels_and_colors(levels, 
                                                      colors)
  
fig, axes = plt.subplots(ncols = 2)
  
for ax, dat in zip(axes, [data1, data2]):
    im = ax.imshow(dat, 
                   cmap = cmap,
                   norm = norm, 
                   interpolation ='none')
      
    fig.colorbar(im, ax = ax, orientation ='horizontal')
      
plt.show()

Producción:

Ejemplo 2:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import from_levels_and_colors
  
nvals = np.random.randint(2, 20)
data = np.random.randint(0, nvals, 
                         (10, 10))
  
colors = np.random.random((nvals, 3))
# Make the colors pastels...
colors = colors / 2.5 + 0.55
  
levels = np.arange(nvals + 1) - 0.5
cmap, norm = from_levels_and_colors(levels,
                                    colors)
  
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(data,
               interpolation ='nearest', 
               cmap = cmap, 
               norm = norm)
  
fig.colorbar(im, ticks = np.arange(nvals))
plt.show()

Producción:

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por RajuKumar19 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

matplotlib.colors.from_levels_and_colors()

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