matplotlib.colors

Noter

Les didacticiels et exemples de couleurs montrent comment définir des couleurs et des palettes de couleurs. Vous voudrez peut-être les lire à la place.

Un module pour convertir des nombres ou des arguments de couleur en RGB ou RGBA .

RGB et RGBA sont des séquences de, respectivement, 3 ou 4 flottants dans la gamme 0-1.

Ce module comprend des fonctions et des classes pour les conversions de spécifications de couleurs et pour mapper des nombres sur des couleurs dans un tableau 1D de couleurs appelé palette de couleurs.

Mapper des données sur des couleurs à l'aide d'une palette de couleurs implique généralement deux étapes : un tableau de données est d'abord mappé sur la plage 0-1 à l'aide d'une sous-classe de Normalize, puis ce nombre est mappé sur une couleur à l'aide d'une sous-classe de Colormap. Deux sous-classes de Colormapsont fournies ici : LinearSegmentedColormap, qui utilise une interpolation linéaire par morceaux pour définir les palettes de couleurs, et ListedColormap, qui crée une palette de couleurs à partir d'une liste de couleurs.

Voir également

Création de cartes de couleurs dans Matplotlib pour des exemples de création de cartes de couleurs et

Choisir Colormaps dans Matplotlib pour une liste de colormaps intégrés.

Normalisation de la palette de couleurs pour plus de détails sur la normalisation des données

Plus de palettes de couleurs sont disponibles sur palettable .

Le module fournit également des fonctions pour vérifier si un objet peut être interprété comme une couleur ( is_color_like), pour convertir un tel objet en un tuple RGBA ( to_rgba) ou en une chaîne hexadécimale de type HTML au format "#rrggbb" ( to_hex), et un séquence de couleurs à un (n, 4) tableau RGBA ( to_rgba_array). La mise en cache est utilisée pour l'efficacité.

Les couleurs reconnues par Matplotlib sont répertoriées dans Spécification des couleurs .

Normes de couleur

Normalize([vmin, vmax, clip])	Une classe qui, lorsqu'elle est appelée, normalise linéairement les données dans l' intervalle.[0.0, 1.0]
NoNorm([vmin, vmax, clip])	Remplacement factice pour Normalize, dans le cas où nous voulons utiliser des indices directement dans un ScalarMappable.
AsinhNorm([linear_width, vmin, vmax, clip])	L'échelle sinusoïdale hyperbolique inverse est approximativement linéaire près de l'origine, mais devient logarithmique pour des valeurs positives ou négatives plus importantes.
BoundaryNorm(limites, ncouleurs[, clip, extension])	Générez un index de palette de couleurs basé sur des intervalles discrets.
CenteredNorm([vcenter, halfrange, clip])	Normalise les données symétriques autour d'un centre (0 par défaut).
FuncNorm(fonctions[, vmin, vmax, clip])	Normalisation arbitraire à l'aide de fonctions pour l'avant et l'inverse.
LogNorm([vmin, vmax, clip])	Normaliser une valeur donnée dans la plage 0-1 sur une échelle logarithmique.
PowerNorm(gamma[, vmin, vmax, clip])	Mappez linéairement une valeur donnée sur la plage 0-1, puis appliquez une normalisation de la loi de puissance sur cette plage.
SymLogNorm(linthresh[, linscale, vmin, ...])	L'échelle logarithmique symétrique est logarithmique dans les directions positive et négative à partir de l'origine.
TwoSlopeNorm(vcentre[, vmin, vmax])	Normaliser les données avec un centre défini.

Palettes de couleurs

Colormap(nom[, N])	Classe de base pour tous les mappages scalaire vers RGBA.
LinearSegmentedColormap(nom, segmentdata[, ...])	Objets de palette de couleurs basés sur des tables de recherche utilisant des segments linéaires.
ListedColormap(couleurs[, nom, N])	Objet Colormap généré à partir d'une liste de couleurs.

Autres cours

ColorSequenceRegistry()	Conteneur pour les séquences de couleurs connues de Matplotlib par leur nom.
LightSource([azdeg, altdeg, hsv_min_val, ...])	Créez une source de lumière provenant de l'azimut et de l'élévation spécifiés.

Fonctions

from_levels_and_colors(niveaux, couleurs[, extension])	Une routine d'assistance pour générer une cmap et une instance de norme qui se comportent de la même manière que les arguments de niveaux et de couleurs de contourf.
hsv_to_rgb(hsv)	Convertir les valeurs hsv en rgb.
rgb_to_hsv(arr)	Convertissez les valeurs rgb flottantes (dans la plage [0, 1]), dans un tableau numpy en valeurs hsv.
to_hex(c[, keep_alpha])	Convertissez c en une couleur hexadécimale.
to_rgb(c)	Convertissez c en une couleur RVB, en supprimant silencieusement le canal alpha.
to_rgba(c[, alpha])	Convertissez c en une couleur RGBA.
to_rgba_array(c[, alpha])	Convertissez c en un tableau (n, 4) de couleurs RVBA.
is_color_like(c)	Renvoie si c peut être interprété comme une couleur RVB(A).
same_color(c1, c2)	Indique si les couleurs c1 et c2 sont identiques.
get_named_colors_mapping()	Renvoie le mappage global des noms aux couleurs nommées.
make_norm_from_scale(scale_cls[, ...])	Décorateur pour construire une sous- Normalizeclasse à partir d'une sous- ScaleBaseclasse.