如何在python中创建从绿色到红色的热图?

时间:2016-07-07 13:19:01

标签: python matplotlib heatmap

我正在尝试绘制范围为-3到3的对数比率,并希望负比率为绿色,正值为红色,对数比率为0(中心)为白色。 matplotlib中没有预先存在的颜色方案提供此选项,我无法弄清楚如何手动输出漂亮的渐变。

3 个答案:

答案 0 :(得分:3)

您可以使用LinearSegmentedColormap创建自己的。我喜欢在上限和下限将红色和绿色通道设置为小于1.0的值,因此颜色不会太亮(这里我用的是0.8)。根据您的喜好调整它。

有关详细信息,请参阅matplotlib网站上的custom_cmap example

这是一个有效的例子:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors
import numpy as np

# This dictionary defines the colormap
cdict = {'red':  ((0.0, 0.0, 0.0),   # no red at 0
                  (0.5, 1.0, 1.0),   # all channels set to 1.0 at 0.5 to create white
                  (1.0, 0.8, 0.8)),  # set to 0.8 so its not too bright at 1

        'green': ((0.0, 0.8, 0.8),   # set to 0.8 so its not too bright at 0
                  (0.5, 1.0, 1.0),   # all channels set to 1.0 at 0.5 to create white
                  (1.0, 0.0, 0.0)),  # no green at 1

        'blue':  ((0.0, 0.0, 0.0),   # no blue at 0
                  (0.5, 1.0, 1.0),   # all channels set to 1.0 at 0.5 to create white
                  (1.0, 0.0, 0.0))   # no blue at 1
       }

# Create the colormap using the dictionary
GnRd = colors.LinearSegmentedColormap('GnRd', cdict)

# Make a figure and axes
fig,ax = plt.subplots(1)

# Some fake data in the range -3 to 3
dummydata = np.random.rand(5,5)*6.-3.

# Plot the fake data
p=ax.pcolormesh(dummydata,cmap=GnRd,vmin=-3,vmax=3)

# Make a colorbar
fig.colorbar(p,ax=ax)

plt.show()

enter image description here

答案 1 :(得分:2)

使用LinearSegmentedColormap的以下内容如何:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap


cmapGR = LinearSegmentedColormap(
    'GreenRed',
    {
        'red':  ((0.0, 0.0, 0.0),
                (0.5, 1.0, 1.0),
                (1.0, 1.0, 1.0)),
        'green':((0.0, 1.0, 1.0),
                (0.5, 1.0, 1.0),
                ( 1.0, 0.0, 0.0)),
        'blue': ((0.0, 0.0, 0.0),
                (0.5, 1.0, 1.0),
                (1.0, 0.0, 0.0))
    },)

plt.imshow(np.array([np.arange(200) for i in range(200)]), cmap=cmapGR)
plt.show()

它产生以下enter image description here

参见例如http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/custom_cmap.html了解更多用途和其他示例。

答案 2 :(得分:2)

使用matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap的{​​{1}}方法似乎比其他一些答案更直观。

from_list

enter image description here

或更复杂的调整:

from  matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
cmap=LinearSegmentedColormap.from_list('rg',["r", "w", "g"], N=256) 

enter image description here