matplotlib颜色表是一种用于映射数据值到颜色的映射关系。可以将数据值与颜色相对应，用于可视化数据。在matplotlib中，有许多内置的颜色表可供选择，matplotlib内置颜色表有viridis、plasma、inferno、magma、cividis、Turbo等等。matplotlib可以创建自己的颜色表，并将其保存为.json文件或直接在代码中定义。
本教程操作系统：Windows10系统、Dell G3电脑。
matplotlib中的颜色表（colormap）是一种用于映射数据值到颜色的映射关系。它可以将数据值与颜色相对应，用于可视化数据。在matplotlib中，有许多内置的颜色表可供选择，也可以自定义颜色表。
matplotlib有许多内置的颜色表：
viridis：一种流行的颜色表，具有从暗黄色到暗绿色的渐变，适合可视化动态数据。
plasma：一种以红色、绿色和蓝色为基调的颜色表，适合可视化多维数据。
inferno：一种从暗红色到亮红色的渐变，适合可视化热力图。
magma：一种从暗紫色到亮紫色的渐变，适合可视化三维数据的表面。
cividis：一种从浅绿色到深绿色的渐变，适合可视化生态学数据。
Turbo：一种高度对比的颜色表，从蓝色到黄色再到红色，适合可视化分类数据。
此外，还有许多其他的内置颜色表，可以通过查看matplotlib官方文档来获取完整的列表。
如何使用matplotlib的颜色表
使用matplotlib的颜色表可以非常简单。例如，如果您想使用'viridis'颜色表来绘制一幅热力图，可以使用以下代码：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成一些随机数据 data = np.random.rand(10, 10) # 使用viridis颜色表绘制热力图 plt.imshow(data, cmap='viridis') plt.colorbar() plt.show()
可以自定义matplotlib的颜色表吗？
可以自定义matplotlib的颜色表。您可以创建自己的颜色表，并将其保存为.json文件或直接在代码中定义。例如，以下是一个如何创建并使用自定义颜色表的示例：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.colors import ListedColormap # 定义自己的颜色表，这里使用了一些常见的颜色 colors = ['red', 'green', 'blue'] cmap = ListedColormap(colors) # 生成一些随机数据 data = np.random.rand(10, 10) # 使用自定义颜色表绘制热力图 plt.imshow(data, cmap=cmap) plt.colorbar() plt.show()
