一、模块介绍

matplotlib.cm是Matplotlib中的一个模块，它提供了一组用于处理颜色映射（colormap）的函数和类。颜色映射是一种将数值映射到颜色的方法，常用于制作热力图、等值线图、散点图等。

该模块提供了多种常用的颜色映射，例如常用的线性颜色映射（viridis、plasma、inferno等）和周期性颜色映射（hsv、rainbow、jet等）。用户可以根据需要选择不同的颜色映射，并将其应用于绘制的图形中。

除了预定义的颜色映射外，matplotlib.cm还提供了一些函数，例如ListedColormap、LinearSegmentedColormap等，用于自定义颜色映射。用户可以根据自己的需要，通过这些函数创建自定义的颜色映射，并将其应用于图形中。

二、颜色举例

matplotlib.cm模块提供了一系列的颜色映射（colormap）函数，它们可以将数值映射到颜色，常用于数据可视化中。

matplotlib.cm 中包含了多种不同的 colormap（颜色映射），常用的 colormap 包括：

• viridis
• plasma
• inferno
• magma
• cividis
• jet
• rainbow
• coolwarm
• Greys
• Blues
• Greens
• Oranges
• Reds

你可以通过 matplotlib.cm.get_cmap() 方法获取 colormap 的实例，并通过这个实例来进行颜色的映射。具体可参考 Matplotlib 官方文档。

下面是一些常用的matplotlib.cm函数和它们的示例：

1. viridis：一种从深蓝色到黄色的颜色映射，通常用于温度图或流场图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100).reshape(-1, 1)
z = np.sin(x) + np.cos(y)fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(z, cmap='viridis')
fig.colorbar(im)
plt.show()

2. plasma：一种从暗紫色到亮黄色的颜色映射，通常用于高对比度的数据可视化。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100).reshape(-1, 1)
z = np.sin(x) + np.cos(y)fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(z, cmap='plasma')
fig.colorbar(im)
plt.show()

3. cool：一种从蓝色到青色的颜色映射，通常用于温度变化的可视化。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100).reshape(-1, 1)
z = np.sin(x) + np.cos(y)fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(z, cmap='cool')
fig.colorbar(im)
plt.show()

其他颜色就不再举例！