matplotlib.colors#

备注

颜色 教程 和 示例 展示了如何设置颜色和色图。你可能想阅读那些内容。

一个用于将数字或颜色参数转换为 RGB 或 RGBA 的模块。

RGB 和 RGBA 分别是 3 或 4 个浮点数的序列，范围在 0-1 之间。

此模块包含用于颜色规范转换的函数和类，以及用于在称为颜色映射的一维颜色数组中将数字映射到颜色的功能。

使用颜色映射将数据映射到颜色通常涉及两个步骤：首先使用 Normalize 的子类将数据数组映射到范围 0-1，然后使用 Colormap 的子类将这个数字映射到颜色。这里提供了两个 Colormap 的子类：LinearSegmentedColormap，它使用分段线性插值来定义颜色映射，以及 ListedColormap，它从颜色列表中创建颜色映射。

参见

在 Matplotlib 中创建 Colormap 提供了如何制作颜色映射的示例。

在 Matplotlib 中选择颜色表 获取内置色图列表。

颜色映射归一化 以获取更多关于数据标准化的详细信息

更多色图可在 palettable 获取。

该模块还提供了一些函数，用于检查一个对象是否可以被解释为颜色（is_color_like），将此类对象转换为RGBA元组（to_rgba）或转换为“#rrggbb”格式的类似HTML的十六进制字符串（to_hex），以及将一系列颜色转换为（n, 4）RGBA数组（to_rgba_array）。为了提高效率，使用了缓存。

Matplotlib 识别的颜色列在 指定颜色 中。

颜色规范#

Normalize([vmin, vmax, clip])

一个类，当被调用时，将区间 [vmin, vmax] 内的值线性映射到区间 [0.0, 1.0]。

NoNorm([vmin, vmax, clip])

Normalize 的虚拟替代品，用于我们希望在 ScalarMappable 中直接使用索引的情况。

AsinhNorm([linear_width, vmin, vmax, clip])

反双曲正弦尺度在原点附近近似线性，但对于更大的正或负值则变为对数。

BoundaryNorm(boundaries, ncolors[, clip, extend])

基于离散区间生成一个颜色映射索引。

CenteredNorm([vcenter, halfrange, clip])

围绕中心（默认为0）归一化对称数据。

FuncNorm(functions[, vmin, vmax, clip])

使用函数进行正向和反向的任意归一化。

LogNorm([vmin, vmax, clip])

将给定值归一化到对数刻度上的0-1范围。

PowerNorm(gamma[, vmin, vmax, clip])

将给定值线性映射到0-1范围内，然后在该范围内应用幂律归一化。

SymLogNorm(linthresh[, linscale, vmin, ...])

对称对数刻度在从原点向正负两个方向上都是对数的。

TwoSlopeNorm(vcenter[, vmin, vmax])

用设定中心标准化数据。

颜色映射#

Colormap(name[, N])

所有标量到 RGBA 映射的基类。

LinearSegmentedColormap(name, segmentdata[, ...])

基于使用线性段的查找表的色图对象。

ListedColormap(colors[, name, N])

从颜色列表生成的色图对象。

其他类#

ColorSequenceRegistry()

包含已知名称的颜色序列的容器。

LightSource([azdeg, altdeg, hsv_min_val, ...])

创建一个从指定方位角和仰角发出的光源。

函数#

from_levels_and_colors(levels, colors[, extend])

一个辅助例程，用于生成一个 cmap 和 norm 实例，其行为类似于 contourf 的 levels 和 colors 参数。

hsv_to_rgb(hsv)

将HSV值转换为RGB。

rgb_to_hsv(arr)

将一个浮点数 RGB 值数组（范围为 [0, 1]）转换为 HSV 值。

to_hex(c[, keep_alpha])

将 c 转换为十六进制颜色。

to_rgb(c)

将 c 转换为 RGB 颜色，静默丢弃 alpha 通道。

to_rgba(c[, alpha])

将 c 转换为 RGBA 颜色。

to_rgba_array(c[, alpha])

将 c 转换为 (n, 4) 的 RGBA 颜色数组。

is_color_like(c)

返回 c 是否可以被解释为 RGB(A) 颜色。

same_color(c1, c2)

返回颜色 c1 和 c2 是否相同。

get_named_colors_mapping()

返回名称到命名颜色的全局映射。

make_norm_from_scale(scale_cls[, ...])

用于从 ScaleBase 子类构建 Normalize 子类的装饰器。

导出的颜色#

用于填充 命名颜色列表 的数据以字典形式公开，这些字典将颜色名称映射到十六进制字符串。

matplotlib.colors.BASE_COLORS#
matplotlib.colors.TABLEAU_COLORS#
matplotlib.colors.CSS4_COLORS#
matplotlib.colors.XKCD_COLORS#
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