[人工智能]matplotlib中的伪彩映射

matplotlib中封装了一些颜色变化映射，被封装在cm中。但在创建颜色映射的时候，不一定需要调用plt.cm.XXX，基于plt.get_cmap同样可以做到伪彩图映射。

通过dir(plt.cm)可以获取plt.cm中封装的所有伪彩色，如图所示

代码如下，其中关键的绘图代码为ax.imshow(gradient, cmap=plt.get_cmap(name))，imshow用于展示图片，cmap即为图片所上的伪彩色。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

names = []
for n in dir(plt.cm):
    try:
        plt.set_cmap(n) #由于`plt.cm`封装的不仅仅是颜色映射
        names.append(n)
    except: pass

gradient = np.linspace(0, 1, 256)
gradient = np.vstack((gradient, gradient))  #此为一灰度图像

fig, axes = plt.subplots(nrows=int(len(names)/2),ncols=2)
fig.subplots_adjust(top=0.99, bottom=0.01, left=0.1, right=0.99)
axes = axes.reshape(len(names))

for ax, name in zip(axes, names):
    ax.imshow(gradient, cmap=plt.get_cmap(name))
    pos = list(ax.get_position().bounds)
    x_text = pos[0] - 0.01
    y_text = pos[1] + pos[3]/2.
    fig.text(x_text, y_text, name, va='center', ha='right', fontsize=8)

for ax in axes:
    ax.set_axis_off()

plt.show()

这些预设的伪彩映射共计166种，如果观察它们的名字可以发现，右侧的图和左侧相比只在末尾多了一个_r，其图像正好和左侧对称，即_r色正好是非_r色的倒映射。

matplotlib官方将左侧的这些颜色映射分成了6类，具体内容可查看Choosing Colormaps in Matplotlib。