numpy 从色彩Map表中为“n”个数字获取“n”个等距RGB颜色

35g0bw71 于 2024-01-08 发布在其他

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我有一个数字列表，想从python中的ylorbr颜色表中为每个数字分配一个颜色。如果我对颜色表的直觉是正确的，它只是一个颜色范围-所以，ylorbr从黄色到橙子再到棕色。
我只想从这个色彩Map表中得到n等间距的颜色元组，从0开始（在本例中，是黄色）。
这是我尝试过的简单代码：

from matplotlib import cm
import numpy as np
ylorbr = cm.get_cmap('YlOrBr', 8)
x = ylorbr(np.arange(0,1,0.1))
print(x)

字符串
当我尝试这个时，x不是一组均匀间隔的颜色-事实上，颜色是重复的。我也找不到其他的解决方案-或者可能有，但我是新的绘图。
我是绘图新手，但对python并不陌生。有什么原因吗？为什么从给定的色彩Map表中获得一个简单的均匀间隔的RGB列表很难？我使用“python sense”做了上面的测试，实际上期望得到一个均匀间隔的RGB元组列表。
有人能告诉我python中的colormap是如何工作的吗？以及如何以最短的方式将n排序的整数分配给colormap中的n颜色？
编辑：这里我假设colormap是一个离散的颜色列表，我只需要第一个元素，最后一个元素和每个元素的颜色列表的1/n。
编辑2：根据Mark下面的评论，我尝试在get_cmap之后使用.colors属性访问Map的颜色列表。但是当颜色Map表为viridis时，它可以工作，当我将其设置为YlOrBr时，它不工作，我得到错误：'LinearSegmentedColormap' object has no attribute 'colors'

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/66556156/getting-n-equally-spaced-rgb-colors-for-n-numbers-from-a-colormap

2条答案

按热度按时间

f0ofjuux1#

你让它做一个有8个条目的色图，当你要求10个结果时，你得到重复的结果也就不足为奇了。
我在这都能听到你尖叫。

赞(0）回复(0）举报 2024-01-08

9njqaruj2#

色彩Map表有一个resampled函数，关于你想要什么
(but在RGB空间插值可以给予你难看的颜色，让色彩鉴赏家哭泣）

#!/usr/bin/env python3
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pl
from matplotlib.colors import Colormap, ListedColormap, LinearSegmentedColormap  # ? in ipython
def cmaparray( cmap: Colormap ) -> "N x 3 rgb array":
    # only ListedColormap has .colors, this works for both Listed and Linseg
    return cmap( np.linspace( 0, 1, cmap.N )) [:,:3]
def printcmap( cmap: Colormap ):
    print( f"{cmap.name}  len {cmap.N}:" )
    print( cmaparray( cmap ).T, "\n" )
    
#...............................................................................
if __name__ == "__main__":
    np.set_printoptions( precision=2 )
    print( 80 * "▄" )
    cmapname = "YlOrBr"  # Linseg
    # cmapname = "viridis"  # ListedColormap
    nin = 8
    nout = 10
    print( f"params: {cmapname = }  {nin = }  {nout = } \n" )
    cmap = pl.get_cmap( cmapname, nin )  # ListedColormap / LinearSegmentedColormap
    printcmap( cmap )
    sample = cmap.resampled( nout )  # does np.interp ? no dups
    sample.name = "sample"
    printcmap( sample )

字符串

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