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.colores.to_hex()
La matplotlib.colors.to_hex()función se utiliza para convertir números entre 0 y 1 en código de color hexadecimal. Utiliza el #rrggbbformato si keep_alpha se establece en False (también es el valor predeterminado), de lo contrario, utiliza #rrggbbaa.
Sintaxis: matplotlib.colors.to_hex(c, keep_alpha=False)
Parámetros:
- c: Esto representa una array de secuencia de colores entre 0 y 1.
- keep_alpha: si se establece en True, usa el formato #rrggbbaa; de lo contrario, usa el formato #rrggbb y solo acepta valores booleanos.
Ejemplo 1:
import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import colors import numpy as np # dummy data to build the grid data = np.random.rand(10, 10) * 20 # converting into hex color code hex_color=matplotlib.colors.to_hex([ 0.47, 0.0, 1.0 ]) # create discrete colormap cmap = colors.ListedColormap([hex_color, 'green']) bounds = [0,10,20] norm = colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N) fig, ax = plt.subplots() ax.imshow(data, cmap=cmap, norm=norm) # draw gridlines ax.grid(which='major', axis='both', linestyle='-', color='k', linewidth=2) ax.set_xticks(np.arange(-.5, 10, 1)); ax.set_yticks(np.arange(-.5, 10, 1)); plt.show()
Producción:
Ejemplo 2:
import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import colors import numpy as np # dummy data to build the grid data = np.random.rand(10, 10) * 20 # converting into hex color # code with alpha set to True hex_color = matplotlib.colors.to_hex([ 0.47, 0.0, 1.0, 0.5 ], keep_alpha = True) # create discrete colormap cmap = colors.ListedColormap([hex_color, 'red']) bounds = [0, 10, 20] norm = colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N) fig, ax = plt.subplots() ax.imshow(data, cmap = cmap, norm = norm) # draw gridlines ax.grid(which ='major', axis ='both', linestyle ='-', color ='k', linewidth = 2) ax.set_xticks(np.arange(-.5, 10, 1)); ax.set_yticks(np.arange(-.5, 10, 1)); plt.show()
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Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por RajuKumar19 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA