关于matplotlib及相关cmap参数的取值方式

1. Matplotlib简介及其作用

Matplotlib是Python中一个重要的数据可视化库，它提供了一系列的图表和绘制工具，旨在使数据分析更直观、有效。Matplotlib常用于绘制折线图、条形图、散点图、直方图等，并且支持自定义颜色和样式。

2. cmap参数的作用

cmap参数是Matplotlib中的一个重要参数，用于在图表中添加颜色映射。cmap全称为colormap，它将一个范围内的数值映射到一组颜色中，并且可以应用于不同的图表类型，例如散点图、等高线图和表面绘图等。

2.1 cmap参数的使用方法

在Matplotlib中，可以使用plt.plot()等函数来绘制不同类型的图表，并且可以使用cmap参数来自定义颜色映射。下面是一个使用cmap参数绘制散点图的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)
colors = np.random.rand(1000)
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='coolwarm')
plt.colorbar()
plt.show()

以上代码中，c参数指定每个数据点的颜色，cmap参数（coolwarm）指定颜色映射。

2.2 cmap参数的常用取值方式

Matplotlib中可以使用多种常见的颜色映射，例如“jet”、“viridis”、“hot”等等。注意，不同的颜色映射适用于不同的数据类型和图表类型，在应用前需要谨慎选择。

下面介绍几种常见的cmap参数取值方式：

2.2.1 'viridis'

viridis是一种新的颜色映射，具有连续变化的颜色，可以更好地表现数据规律。下面是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)
colors = np.random.rand(1000)
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.show()

以上代码中，c参数指定每个数据点的颜色，cmap参数（viridis）指定颜色映射。

2.2.2 'cool'

cool是一种蓝色调的颜色映射，适合用于表示低温数据。下面是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)
colors = np.random.rand(1000)
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='cool')
plt.colorbar()
plt.show()

以上代码中，c参数指定每个数据点的颜色，cmap参数（cool）指定颜色映射。

2.2.3 'hot'

hot是一种红色调的颜色映射，适合用于表示高温数据。下面是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)
colors = np.random.rand(1000)
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='hot')
plt.colorbar()
plt.show()

以上代码中，c参数指定每个数据点的颜色，cmap参数（hot）指定颜色映射。

2.2.4 'jet'

jet是一种常见的颜色映射，适合用于表示不同级别的数据。但是，由于jet颜色映射具有成对峰值的缺陷，已被很多科研界人士所反对，不建议在科研图表中使用。下面是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)
colors = np.random.rand(1000)
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='jet')
plt.colorbar()
plt.show()

以上代码中，c参数指定每个数据点的颜色，cmap参数（jet）指定颜色映射。

2.2.5 自定义颜色映射

在Matplotlib中，可以通过定义一个自定义的colormap对象来实现自定义颜色映射。例如下面的代码实现了一个自定义的颜色映射方案：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors
import numpy as np
# 定义颜色映射
cmap = colors.ListedColormap(['red', 'orange', 'green', 'blue'])
bounds=[-0.5,0.5,1.5,2.5,3.5]
norm = colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)
# 生成随机数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)
colors = np.random.randint(0, 4, size=1000)
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, c=colors, cmap=cmap, norm=norm)
plt.colorbar()
plt.show()

以上代码中，ListedColormap()函数定义了一组颜色作为自定义颜色映射，BoundaryNorm()函数将数值区间分段，并用颜色映射对应到对应的颜色区间。

3. temperature取值方式

temperature是在生成数据的时候用到的一个参数，它是用于控制数据的平滑度的。temperature越大，生成的数据中信息越丰富，变化幅度越大；反之，temperature越小，生成的数据中信息越单一，变化幅度越小。

下面是一个使用temperature参数生成数据并绘制散点图的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)
colors = np.random.rand(1000)
# 定义温度值
temperature = 0.6
# 对数据进行平滑
x_s = np.sort(x)
y_s = y[np.argsort(x)]
colors_s = colors[np.argsort(x)]
colors_s_smooth = np.interp(x_s, x_s, colors_s, period=1)
colors_s_smooth = colors_s_smooth + np.interp(x_s, x_s, np.random.randn(1000)*temperature, period=1)
# 绘制散点图
plt.scatter(x_s, y_s, c=colors_s_smooth, cmap='coolwarm')
plt.colorbar()
plt.show()

在以上代码中，np.sort()函数将x轴数据点进行排序，然后使用np.argsort()函数将y轴和colors颜色数据按照x轴顺序重新排序，以便后续使用np.interp()函数进行平滑处理。

注：文章中的所有随机生成的数据均可自由更改，并且实际效果可能因数据取值范围不同而有所不同。