MATLAB | MATLAB配色不够用，近2000款配色来啦

Posted 2023-03-31 slandarer

MATLAB绘图配色不够多？很多python\\R语言绘图包都会带着好几套配色方案，比如很常见的ggsci绘图包就自带45套离散配色，于是本工具收集了常见55个绘图包中的离散配色，制作出了这个包含了1967套配色的离散配色包slanCL。

基本使用

以下先说明代码咋用，最基础的用法就是：

• slanCL(n)

就是选择slanCL包的第n套配色：

CList=slanCL(617)
% CList =
%     0.3059    0.4745    0.6549
%     0.9490    0.5569    0.1686
%     0.8824    0.3412    0.3490
%     0.4627    0.7176    0.6980
%     0.3490    0.6314    0.3098
%     0.9294    0.7882    0.2824
%     0.6902    0.4784    0.6314
%     1.0000    0.6157    0.6549
%     0.6118    0.4588    0.3725
%     0.7294    0.6902    0.6745

第二种用法有俩参数：

• slanCL(n,Ind)

Ind可以是一个数值，也可以是一个向量：

CList=slanCL(617,[1,3,5,7,9])
% CList = 
%     0.3059    0.4745    0.6549
%     0.8824    0.3412    0.3490
%     0.3490    0.6314    0.3098
%     0.6902    0.4784    0.6314
%     0.6118    0.4588    0.3725

若是向量中的数值大于配色所含颜色数，依旧能取到颜色，不过颜色亮度变为前一轮颜色90%:

CList=slanCL(617,1:80);

可以看到数值越大颜色越暗：

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绘图示例

示例1

% 随机生成数据
X=.3+rand(1,10);
explode=0.*X;
explode(7)=1.5;
% 基础绘图
pieHdl=pie(X,explode);
% 修改配色
for i=1:2:length(pieHdl)
    % 一次只取一个颜色
    pieHdl(i).FaceColor=slanCL(1924,(i+1)/2);
    pieHdl(i+1).FontName='Cambria';
    pieHdl(i+1).FontSize=12;
end
% 添加图例
lgdHdl=legend();
lgdHdl.Location='best';
lgdHdl.NumColumns=2;
lgdHdl.FontName='Cambria';
lgdHdl.FontSize=11;

示例2

% 随机生成数据
X=.3+rand(1,23);
% 基础绘图
ax=gca;hold on;axis tight
bHdl=bar(X);
bHdl.FaceColor='flat';
bHdl.LineWidth=.8;
% 修改配色
CList=slanCL(786,1:23);
for i=1:size(CList,1)
    bHdl.CData(i,:)=CList(i,:);
end
% 坐标区域修饰
ax.DataAspectRatio=[12,1,1];
ax.FontName='Times New Roman';
ax.LineWidth=.9;
ax.FontSize=13;
ax.YGrid='on';
ax.GridLineStyle='-.';
ax.XTick=1:23;

示例3

% 随机生成数据
X=1.5+rand(4,4);
% 基础绘图
ax=gca;hold on;
bHdl=bar(X,'LineWidth',.8);
% 修改配色
CList=slanCL(1514,1:4);
bHdl(1).FaceColor=CList(1,:);
bHdl(2).FaceColor=CList(2,:);
bHdl(3).FaceColor=CList(3,:);
bHdl(4).FaceColor=CList(4,:);
% 坐标区域修饰
ax.FontName='Times New Roman';
ax.LineWidth=.8;
ax.FontSize=12;
ax.YGrid='on';
ax.GridLineStyle='-.';
ax.XTick=1:23;

示例4

x=0:0.05:10;
K=linspace(0,6,50);
% 基础绘图
ax=gca;hold on;
for k=1:length(K)
    y=besselj(K(k),x);
    plot(x,y,'LineWidth',2,'Color',slanCL(531,k))
end
% 坐标区域修饰
ax.FontName='Times New Roman';
ax.LineWidth=.8;
ax.XMinorTick='on';
ax.YMinorTick='on';
ax.FontSize=12;
ax.XGrid='on';
ax.YGrid='on';
ax.GridLineStyle='-.';

示例5

X=rand(10);
ax=gca;hold on
CF=contourf(X);
% 修改配色
colormap(slanCL(1644))
colorbar 
% 坐标区域修饰
ax.FontName='Times New Roman';
ax.LineWidth=.8;
ax.XMinorTick='on';
ax.YMinorTick='on';
ax.FontSize=12;
ax.TickDir='out';

其他示例

以下展示我写的其他文章中的绘图使用本文中的配色：

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配色展示

首先还是展示一下全部配色，让大家看看2000左右套配色有多壮观，之后介绍使用app designer写的辅助配色选择器。

后面将提供辅助筛选器！！

后面将提供辅助筛选器！！

后面将提供辅助筛选器！！

后面将提供辅助筛选器！！

全部配色展示

是不是有点壮观，这样选眼花了也选不出来配色，所以辅助筛选器来啦(showSlanCL.mlapp)：

配色筛选器

选择来源库：

类型选择：

颜色数量选择：

拖动滑动条：

---

完

数据整理不易，希望大家该点赞的点赞，该在看的在看！！

未经允许本代码请勿作商业用途，引用的话可以引用我file exchange上的链接，可使用如下格式：

Zhaoxu Liu / slandarer (2023). 2000 palettes (https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/126969-2000-palettes), MATLAB Central File Exchange. 检索来源 2023/3/28.

若转载请保留以上file exchange链接及本文链接！！！！!

该工具可通过上述fileexchange链接获取，或者通过以下gitee仓库下载：

https://gitee.com/slandarer/slanColor/

网盘链接：
链接：
https://pan.baidu.com/s/1oocjXDOQ_q1myB-1v29kgQ?pwd=slan
提取码：slan

MATLAB | MATLAB配色不够用 全网最全的colormap补充包来啦

示例图片

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前言

众所周知，MATLAB中的colormap只有少得可怜的几种：

有很多应用在很特殊的图形中的colormap几乎都没有，而每次写代码都要去找颜色图属实太麻烦，因此就有了开发集成包的想法，我之前出过一篇使用python全部配色的文章，但是代码写的比较飘导致老版本用不了，这次使用了比较基础的代码和调用方式，争取能让更多人能用上。

matplotlab颜色新增了一些，但这哪够，于是我将:

• matplotlab
• scicomap
• cmasher
• viscm

包全部集成了进来，终于有了这套包含200个colormap的工具函数slanCM

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颜色展示

Perceptually Uniform Sequential 感知一致 colormap:

Pure Sequential 颜色较纯单方向渐变：

较复杂渐变：

Diverging 双方向渐变：

Cyclic 循环渐变(两侧颜色可以对接在一起)：

Miscellaneous 混杂渐变色，用于一些山地、光谱等特殊图绘制：

Qualitative 离散colormap:

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使用方法

不指定获取颜色个数会默认256色，举例获取[163]号彩虹色(rainbow)，以下两种写法等价：

• slanCM(‘rainbow’)
• slanCM(163)

第二个参数可以指定获取颜色数量，例如获取30颜色：

• slanCM(‘rainbow’,30)
• slanCM(163,30)

将获取的颜色放入colormap函或者某些图像的CData即可，例如：

• colormap(slanCM(‘rainbow’))

---

实际例子

demo1 曲面图

使用上述

• colormap(slanCM(‘rainbow’))

进行颜色修改：

% demo1
surf(peaks,'EdgeColor','w','EdgeAlpha',.3)
% 使用slanCM的彩虹配色
colormap(slanCM('rainbow'))

% 修饰一下
ax=gca;
ax.Projection='perspective';
ax.LineWidth=1.2;
ax.XMinorTick='on';
ax.YMinorTick='on';
ax.ZMinorTick='on';
ax.GridLineStyle=':';
view(-37,42) 

demo2 imagesc

使用100号配色：

% demo2
XData=rand(15,15);
XData=XData+XData.';
H=fspecial('average',3);
XData=imfilter(XData,H,'replicate');

imagesc(XData)
% 使用slanCM的100号配色
colormap(slanCM(100))
hold on

ax=gca;
ax.DataAspectRatio=[1,1,1];
ax.LineWidth=1.2;
ax.XMinorTick='on';
ax.YMinorTick='on';
ax.ZMinorTick='on';
ax.GridLineStyle=':';
view(-37,42) 

demo3 灰度图

使用离散颜色：

% demo3
rgbImage=imread("peppers.png");
imagesc(rgb2gray(rgbImage))

colormap(slanCM('prism2')) 

demo4 特殊地形配色

使用特殊地形配色terrain：

% demo4
X=linspace(0,1,200)';
CL=(-cos(X*2*pi)+1).^.2;
r=(X-.5)'.^2+(X-.5).^2;
surf(X,X',abs(ifftn(exp(7i*rand(200))./r.^.9)).*(CL*CL')*30,'EdgeColor','none')

colormap(slanCM('terrain'))
light
material dull
view(59.1823,56.1559)

% 修饰一下
ax=gca;
ax.Projection='perspective';
ax.LineWidth=.8;
ax.XMinorTick='on';
ax.YMinorTick='on';
ax.ZMinorTick='on';
ax.GridLineStyle=':';

加个光照：

demo5 多colormap

% demo5
X=linspace(0,1,200)';
CL=(-cos(X*2*pi)+1).^.2;
r=(X-.5)'.^2+(X-.5).^2;
Z=abs(ifftn(exp(7i*rand(200))./r.^.9)).*(CL*CL')*30;

ax1=axes('Parent',gcf,'OuterPosition',[0,1/2,1/2,1/2],'LooseInset',[0,0,0,0]);
contourf(Z,'EdgeColor','none')
ax1.Colormap=slanCM('tokyo',200);

ax2=axes('Parent',gcf,'OuterPosition',[1/2,1/2,1/2,1/2],'LooseInset',[0,0,0,0]);
contourf(Z,'EdgeColor','none')
ax2.Colormap=slanCM('sepia',200);

ax3=axes('Parent',gcf,'OuterPosition',[0,0,1/2,1/2],'LooseInset',[0,0,0,0]);
contourf(Z,'EdgeColor','none')
ax3.Colormap=slanCM('turku',200);

ax4=axes('Parent',gcf,'OuterPosition',[1/2,0,1/2,1/2],'LooseInset',[0,0,0,0]);
contourf(Z,'EdgeColor','none')
ax4.Colormap=slanCM('copper2',200);

demo6 帅气的分形

% demo6
% MvLevi ：https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/communitycontests/contests/5/entries/10775
C=-9:9e-3:9;D=-9:9e-3:9;
for q=1:2001
    for j=1:2001
        X=.5;
        for i=1:5
            if mod(i,2)==0
                X(i+1)=X(i)-C(q)*(.5+.3*cos(X(i)))^-1;
            else
                X(i+1)=X(i)-D(j)*(.5+.3*cos(X(i)))^-1;
            end
        end
        P=diff(X);
        L(q,j)=mean(log(abs(P)));
    end
end
pcolor(C,D,-L)
shading flat
axis off
caxis([-3.5 3.5])

colormap(slanCM('twilight'))

demo7 渐变柱状图

多试了几个颜色：

% demo7
X=randi([2,15],[1,25])+rand([1,25]);
b=bar(X);

CMap=slanCM('hsv');
b.FaceColor='flat';
b.CData=slanCM(188,length(b.XData));
% 42 56 63 100 133 187 188

% 修饰一下
ax=gca;hold on;grid on
ax.DataAspectRatio=[1,1,1];
ax.LineWidth=1.2;
ax.XMinorTick='on';
ax.YMinorTick='on';
ax.ZMinorTick='on';
ax.GridLineStyle=':';

demo8 散点图

% demo8
rng('default')
for i = 1:20000
  x = -0.4 + 0.8*randi([0 1],1,18);
  A = gallery('circul',x);
  E(:,i) = eig(A);
end
scatter(real(E(:)),imag(E(:)),8,'filled','CData',slanCM('twilight',length(E(:))))
xlabel('Re(E)')
ylabel('Im(E)')
xlim([-3 3])
ylim([-3 3])
axis square

demo9 气泡图

% demo9
x=1:30;
[~,ind]=sort(rand(1,30));
x=x(ind);
y=rand(1,30);
sz=sort(rand(1,30));

% 100 102 94
bubblechart(x,y,sz,'CData',slanCM(94,30));

% 修饰一些
ax=gca;hold on
ax.LineWidth=.8;

---

另（建议略过）

鉴于一部分人问过我咋从python获取颜色，这里给两段python代码：

matplotlab获取全部颜色：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

cmaps = [('Perceptually Uniform Sequential', [
            'viridis', 'plasma', 'inferno', 'magma', 'cividis']),
         ('Sequential', [
            'Greys', 'Purples', 'Blues', 'Greens', 'Oranges', 'Reds', 'YlOrBr', 'YlOrRd', 'OrRd', 'PuRd', 'RdPu', 'BuPu', 'GnBu', 'PuBu', 'YlGnBu', 'PuBuGn', 'BuGn', 'YlGn']),
         ('Sequential (2)', [
            'binary', 'gist_yarg', 'gist_gray', 'gray', 'bone', 'pink', 'spring', 'summer', 'autumn', 'winter', 'cool', 'Wistia', 'hot', 'afmhot', 'gist_heat', 'copper']),
         ('Diverging', [
            'PiYG', 'PRGn', 'BrBG', 'PuOr', 'RdGy', 'RdBu', 'RdYlBu', 'RdYlGn', 'Spectral', 'coolwarm', 'bwr', 'seismic']),
         ('Cyclic', ['twilight', 'twilight_shifted', 'hsv']),
         ('Qualitative', [
            'Pastel1', 'Pastel2', 'Paired', 'Accent', 'Dark2', 'Set1', 'Set2', 'Set3', 'tab10', 'tab20', 'tab20b', 'tab20c']),
         ('Miscellaneous', [
            'flag', 'prism', 'ocean', 'gist_earth', 'terrain', 'gist_stern', 'gnuplot', 'gnuplot2', 'CMRmap', 'cubehelix', 'brg', 'gist_rainbow', 'rainbow', 'jet', 'turbo', 'nipy_spectral', 'gist_ncar'])]
def plot_color_gradients(cmap_category, cmap_list):
    print(cmap_category)
    print(cmap_list)
    for color in cmap_list:
        np.savetxt(color+'.txt', np.c_[plt.get_cmap(color)(np.linspace(0, 1, 256))],fmt='%f',delimiter='\\t')
for cmap_category, cmap_list in cmaps:
    plot_color_gradients(cmap_category, cmap_list)

scicomap获取全部颜色：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scicomap as sc
import numpy as np

sc_map = sc.SciCoMap()
typeList=sc_map.get_ctype()
print(typeList)
sc_dic=sc.get_cmap_dict()

for i in typeList:
    tdic=sc_dic[i]
    print('-----------------')
    for j in tdic.keys():
        color=tdic[j]
        np.savetxt(j+'.txt', np.c_[plt.get_cmap(color)(np.linspace(0, 1, 256))],fmt='%f',delimiter='\\t')
        print(j)

---

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