如何在 python 中创建从绿色到红色的热图？

Posted 2023-02-18

【中文标题】如何在 python 中创建从绿色到红色的热图？

【英文标题】：How to create a heat map in python that ranges from green to red?

【发布时间】：2016-11-09 20:04:19

【问题描述】：

我正在尝试绘制 -3 到 3 范围内的对数比率，并希望负比率为绿色，正比率为红色，对数比率为 0（中心）为白色。 matplotlib 中预先存在的配色方案都没有提供此选项，而且我无法弄清楚如何手动输出漂亮的渐变。

【问题讨论】：

你可以选择一个倒置的 PiYG 颜色图（绿色到粉红色，中间是白色）。

matplotlib.org/examples/pylab_examples/custom_cmap.html

Beware that “最常见的色觉缺陷形式涉及区分红色和绿色。因此，避免使用红色和绿色的颜色图通常可以避免许多问题。”

【参考方案1】：

下面使用LinearSegmentedColormap的情况如何：

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

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

【参考方案2】：

您可以使用LinearSegmentedColormap 创建自己的。我喜欢将红色和绿色通道的上限和下限设置为小于 1.0，这样颜色就不会太亮（这里我使用了 0.8）。调整它以适合您的口味。

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

这是一个工作示例：

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()

【讨论】：

我要补充一点，使用绿红颜色地图不是一个好主意，因为色盲的人将无法解释你的情节！

以上评论是很好的建议，引用matplotplib’s colormaps documentation：“最常见的色觉缺陷形式涉及区分红色和绿色。因此，避免使用红色和绿色的颜色图将避免许多一般问题。”

【参考方案3】：

使用matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap 的from_list 方法似乎比这里的其他一些答案更直观。

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

或者更复杂的调优：

from  matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
c = ["darkred","red","lightcoral","white", "palegreen","green","darkgreen"]
v = [0,.15,.4,.5,0.6,.9,1.]
l = list(zip(v,c))
cmap=LinearSegmentedColormap.from_list('rg',l, N=256)

【讨论】：

感觉这应该是公认的答案！非常感谢！