Диапазон цветовой шкалы Matplotlib

1. Используйте функцию matpltolib.pyplot.clim(), чтобы установить диапазон цветовой шкалы в Matplotlib
2. Используйте параметры vmin и vmax для установки диапазона шкалы палитры в Python

Цветовая шкала может использоваться для представления соотношения числа и цвета на графике. Это похоже на ключ, показывающий, какие числа представлены какими цветами. Это экземпляр объекта осей графика, который можно легко настроить.

В этой статье мы узнаем, как установить диапазон цветовой шкалы в рисунках matplotlib.

Управляя диапазоном цветовой шкалы, мы можем ограничить цвет до определенного диапазона значений. Мы изменим диапазон цветовой шкалы следующего графика.

import random
import matplotlib.pyplot as plt

s_x = random.sample(range(0,100),20)
s_y = random.sample(range(0,100),20)

s = plt.scatter(s_x,s_y,c = s_x, cmap='viridis')

c = plt.colorbar()

Используйте функцию matpltolib.pyplot.clim(), чтобы установить диапазон цветовой шкалы в Matplotlib

Функцию clim() можно использовать для управления диапазоном шкалы палитры путем установки цветовых пределов графика, которые используются для масштабирования.

Например,

import random
import matplotlib.pyplot as plt

s_x = random.sample(range(0,100),20)
s_y = random.sample(range(0,100),20)

s = plt.scatter(s_x,s_y,c = s_x, cmap='viridis')

c = plt.colorbar()
plt.clim(0, 150) 

Обратите внимание, как цвет точек отличается от исходного графика, изменяя диапазон цветовой шкалы.

Ранее для этого также использовалась функция set_clim(). Было очень полезно указать диапазон цветовых полос на нескольких подзаголовках. Однако эта функция устарела в последних версиях библиотеки matplotlib, поэтому ее следует избегать.

Используйте параметры vmin и vmax для установки диапазона шкалы палитры в Python

Параметры vmin и vmax могут использоваться для указания масштаба для отображения значений цвета. Эти параметры работают с объектом, который использует палитру.

Его можно использовать для управления диапазоном шкалы палитры в matplotlib.

Например,

import random
import matplotlib.pyplot as plt

s_x = random.sample(range(0,100),20)
s_y = random.sample(range(0,100),20)

s = plt.scatter(s_x,s_y,c = s_x, cmap='viridis', vmin = 0, vmax =150)

c = plt.colorbar()