在matplotlib中反轉顏色映射

Question

我想知道如何簡單地顛倒給定顏色映射的顏色順序以便將它與plot_surface一起使用。

Answer 1

標準色彩映射也都有相反的版本。他們與_r相同的名字結束了。 （Documentation here.）

Answer 2

在matplotlib中，顏色貼圖不是一個列表，但它包含顏色列表colormap.colors。並且模塊matplotlib.colors提供功能ListedColormap()以從列表生成顏色映射。所以，你可以通過做

colormap_r = ListedColormap(colormap.colors[::-1]) 

Answer 3

作爲LinearSegmentedColormaps是基於紅色，綠色和藍色的字典推翻任何彩色地圖，有必要扭轉每個項目：

import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib as mpl 
def reverse_colourmap(cmap, name = 'my_cmap_r'): 
    """ 
    In: 
    cmap, name 
    Out: 
    my_cmap_r 

    Explanation: 
    t[0] goes from 0 to 1 
    row i: x y0 y1 -> t[0] t[1] t[2] 
       /
       /
    row i+1: x y0 y1 -> t[n] t[1] t[2] 

    so the inverse should do the same: 
    row i+1: x y1 y0 -> 1-t[0] t[2] t[1] 
       /
       /
    row i: x y1 y0 -> 1-t[n] t[2] t[1] 
    """   
    reverse = [] 
    k = [] 

    for key in cmap._segmentdata:  
     k.append(key) 
     channel = cmap._segmentdata[key] 
     data = [] 

     for t in channel:      
      data.append((1-t[0],t[2],t[1]))    
     reverse.append(sorted(data))  

    LinearL = dict(zip(k,reverse)) 
    my_cmap_r = mpl.colors.LinearSegmentedColormap(name, LinearL) 
    return my_cmap_r 

看到，它的工作原理：

my_cmap   
<matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap at 0xd5a0518> 

my_cmap_r = reverse_colourmap(my_cmap) 

fig = plt.figure(figsize=(8, 2)) 
ax1 = fig.add_axes([0.05, 0.80, 0.9, 0.15]) 
ax2 = fig.add_axes([0.05, 0.475, 0.9, 0.15]) 
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=0, vmax=1) 
cb1 = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax1, cmap = my_cmap, norm=norm,orientation='horizontal') 
cb2 = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax2, cmap = my_cmap_r, norm=norm, orientation='horizontal') 

ED IT

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我沒有得到user3445587的評論。它工作正常的彩虹顏色映射：

cmap = mpl.cm.jet 
cmap_r = reverse_colourmap(cmap) 

fig = plt.figure(figsize=(8, 2)) 
ax1 = fig.add_axes([0.05, 0.80, 0.9, 0.15]) 
ax2 = fig.add_axes([0.05, 0.475, 0.9, 0.15]) 
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=0, vmax=1) 
cb1 = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax1, cmap = cmap, norm=norm,orientation='horizontal') 
cb2 = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax2, cmap = cmap_r, norm=norm, orientation='horizontal') 

但它特別適用漂亮的自定義聲明色彩映射表，因爲沒有一個默認_r自定義聲明的colormaps。下面的示例http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/custom_cmap.html採取：

cdict1 = {'red': ((0.0, 0.0, 0.0), 
        (0.5, 0.0, 0.1), 
        (1.0, 1.0, 1.0)), 

     'green': ((0.0, 0.0, 0.0), 
        (1.0, 0.0, 0.0)), 

     'blue': ((0.0, 0.0, 1.0), 
        (0.5, 0.1, 0.0), 
        (1.0, 0.0, 0.0)) 
     } 

blue_red1 = mpl.colors.LinearSegmentedColormap('BlueRed1', cdict1) 
blue_red1_r = reverse_colourmap(blue_red1) 

fig = plt.figure(figsize=(8, 2)) 
ax1 = fig.add_axes([0.05, 0.80, 0.9, 0.15]) 
ax2 = fig.add_axes([0.05, 0.475, 0.9, 0.15]) 

norm = mpl.colors.Normalize(vmin=0, vmax=1) 
cb1 = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax1, cmap = blue_red1, norm=norm,orientation='horizontal') 
cb2 = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax2, cmap = blue_red1_r, norm=norm, orientation='horizontal') 

Answer 4

有兩種類型LinearSegmentedColormaps的。在一些中，_segmentdata明確給出，例如，用於噴氣：

>>> cm.jet._segmentdata 
{'blue': ((0.0, 0.5, 0.5), (0.11, 1, 1), (0.34, 1, 1), (0.65, 0, 0), (1, 0, 0)), 'red': ((0.0, 0, 0), (0.35, 0, 0), (0.66, 1, 1), (0.89, 1, 1), (1, 0.5, 0.5)), 'green': ((0.0, 0, 0), (0.125, 0, 0), (0.375, 1, 1), (0.64, 1, 1), (0.91, 0, 0), (1, 0, 0))} 

對於彩虹，_segmentdata給出如下：

>>> cm.rainbow._segmentdata 
{'blue': <function <lambda> at 0x7fac32ac2b70>, 'red': <function <lambda> at 0x7fac32ac7840>, 'green': <function <lambda> at 0x7fac32ac2d08>} 

我們可以在matplotlib的來源，發現的功能，他們給出你想要的已經在做matplotlib

_rainbow_data = { 
     'red': gfunc[33], # 33: lambda x: np.abs(2 * x - 0.5), 
     'green': gfunc[13], # 13: lambda x: np.sin(x * np.pi), 
     'blue': gfunc[10], # 10: lambda x: np.cos(x * np.pi/2) 
} 

一切，只需撥打cm.revcmap，其反轉兩種類型segmentdata，所以

cm.revcmap(cm.rainbow._segmentdata) 

應該做的工作 - 你可以簡單地創建一個新的LinearSegmentData。在revcmap，功能基於SegmentData逆轉與

def _reverser(f): 
    def freversed(x): 
     return f(1 - x) 
    return freversed 

完成，而其他列表顛倒照常

valnew = [(1.0 - x, y1, y0) for x, y0, y1 in reversed(val)] 

所以實際上你想整個事情，是

def reverse_colourmap(cmap, name = 'my_cmap_r'): 
    return mpl.colors.LinearSegmentedColormap(name, cm.revcmap(cmap._segmentdata)) 

Answer 5

解決方案非常簡單。假設你想使用「秋季」色彩圖方案。標準版：

cmap = matplotlib.cm.autumn 

要反轉顏色表色彩頻譜，使用get_cmap（）函數，並追加「_r」的顏色表標題是這樣的：

cmap_reversed = matplotlib.cm.get_cmap('autumn_r') 

Answer 6

沒有內置的方式（尚）逆轉任意色彩映射的，但一個簡單的解決方案是真正無法修改顏色條，而是創建一個反向規範化對象：

from matplotlib.colors import Normalize 

class InvertedNormalize(Normalize): 
    def __call__(self, *args, **kwargs): 
     return 1 - super(InvertedNormalize, self).__call__(*args, **kwargs) 

可以再用使用和其他Matplotlib繪圖功能

inverted_norm = InvertedNormalize(vmin=10, vmax=100) 
ax.plot_surface(..., cmap=<your colormap>, norm=inverted_norm) 

這將適用於任何Matplotlib顏色映射。

Answer 7

由於Matplotlib 2.0，對於ListedColormap和LinearSegmentedColorMap對象reversed()方法，所以你可以做

cmap_reversed = cmap.reverse()

的文檔見here。