2018做网站的软件百度快照是干嘛的

Matplotlib 提供了许多内置的颜色映射（colormap）选项，可以将数值数据映射到色彩范围——热力图、温度图、地图等可视化经常会用到。

# colormap 有两种引用形式plt.imshow(data, cmap='Blues')plt.imshow(data, cmap=cm.Blues)

颜色映射可以分为连续的（Continuous）和离散的（Discrete）两大类。

前者适用于连续数据，颜色映射是渐变的，如"Blues"；后者适用于离散数据，颜色映射是一段一段的，如"Paired"。

每种颜色映射，都有正反两个映射方向，比如 "Blues" 和 "Blues_r"。

Matplotlib 内置了170中颜色映射，全部在下图中列出了，可以根据自己的可视化需求，选择合适的颜色映射。

感兴趣的话，也可以用下面的代码，把每一种颜色映射生成一张示例图。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@author: WeissSun
"""import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 创建随机数据
data = np.random.rand(10, 10)color_map_list = [
'Accent', 'Accent_r', 'Blues', 'Blues_r', 'BrBG', 'BrBG_r', 
'BuGn', 'BuGn_r', 'BuPu', 'BuPu_r', 'CMRmap', 'CMRmap_r', 
'Dark2', 'Dark2_r', 'GnBu', 'GnBu_r', 'Grays', 'Greens', 'Greens_r', 
'Greys', 'Greys_r', 'OrRd', 'OrRd_r', 'Oranges', 'Oranges_r', 
'PRGn', 'PRGn_r', 'Paired', 'Paired_r', 'Pastel1', 'Pastel1_r', 
'Pastel2', 'Pastel2_r', 'PiYG', 'PiYG_r', 'PuBu', 'PuBuGn', 'PuBuGn_r', 'PuBu_r', 
'PuOr', 'PuOr_r', 'PuRd', 'PuRd_r', 'Purples', 'Purples_r', 'RdBu', 'RdBu_r', 
'RdGy', 'RdGy_r', 'RdPu', 'RdPu_r', 'RdYlBu', 'RdYlBu_r', 'RdYlGn', 'RdYlGn_r', '
Reds', 'Reds_r',  'Set1', 'Set1_r', 'Set2', 'Set2_r', 'Set3', 'Set3_r', '
Spectral', 'Spectral_r', 'Wistia', 'Wistia_r', 'YlGn', 'YlGnBu', 'YlGnBu_r', 'YlGn_r', 
'YlOrBr', 'YlOrBr_r', 'YlOrRd', 'YlOrRd_r', 'afmhot', 'afmhot_r', 'autumn', 'autumn_r', 
'binary', 'binary_r', 'bone', 'bone_r', 'brg', 'brg_r', 'bwr', 'bwr_r',  'cividis', 
'cividis_r', 'cool', 'cool_r', 'coolwarm', 'coolwarm_r', 'copper', 'copper_r', 
'cubehelix', 'cubehelix_r',  'flag', 'flag_r',  'gist_earth', 'gist_earth_r', 
'gist_gray', 'gist_gray_r', 'gist_grey', 'gist_heat', 'gist_heat_r', 'gist_ncar','gist_ncar_r', 'gist_rainbow', 'gist_rainbow_r', 'gist_stern', 'gist_stern_r', 
'gist_yarg', 'gist_yarg_r', 'gist_yerg', 'gnuplot', 'gnuplot2', 'gnuplot2_r', 
'gnuplot_r', 'gray', 'gray_r', 'grey', 'hot', 'hot_r', 'hsv', 'hsv_r', 'inferno','inferno_r', 'jet', 'jet_r', 'magma', 'magma_r', 'nipy_spectral', 'nipy_spectral_r', 
'ocean', 'ocean_r', 'pink', 'pink_r', 'plasma', 'plasma_r', 'prism', 'prism_r', 
'rainbow', 'rainbow_r', 'seismic', 'seismic_r', 'spring', 'spring_r', 'summer', 
'summer_r', 'tab10', 'tab10_r', 'tab20', 'tab20_r', 'tab20b', 'tab20b_r', 'tab20c', 
'tab20c_r', 'terrain', 'terrain_r', 'turbo', 'turbo_r', 'twilight', 'twilight_r', 
'twilight_shifted', 'twilight_shifted_r', 'viridis', 'viridis_r', 'winter', 'winter_r'
]for color_map in color_map_list:plt.imshow(data, cmap=color_map)plt.colorbar()plt.title(color_map)# plt.show()plt.savefig(f"{color_map}.png")plt.close()