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matplotlibのカラーマップから個々の色を取得する

カラーマップがある場合

cmap = matplotlib.cm.get_cmap('Spectral')

0から1の間で特定の色を取得するにはどうすればよいですか。0.0はマップの最初の色で、1.0はマップの最後の色です。

理想的には、以下を行うことでマップの中間色を取得できます。

>>> do_some_magic(cmap, 0.5) # Return an RGBA tuplet
(0.1, 0.2, 0.3, 1.0)
pythonmatplotlibcolors
93
LondonRob

以下のコードでこれを行うことができ、質問のコードは実際に必要なものに非常に近かったので、必要なことはcmapオブジェクトを呼び出すだけです。

import matplotlib

cmap = matplotlib.cm.get_cmap('Spectral')

rgba = cmap(0.5)
print(rgba) # (0.99807766255210428, 0.99923106502084169, 0.74602077638401709, 1.0)

[0.0、1.0]の範囲外の値については、それぞれアンダーカラーとオーバーカラーを返します。これは、デフォルトでは、範囲内の最小および最大の色です（0.0および1.0）。このデフォルトは、cmap.set_under()およびcmap_set_over()で変更できます。

np.nanやnp.infなどの「特別な」数値の場合、デフォルトでは0.0の値を使用します。これは、上記と同様にcmap.set_bad()を使用して変更できます。

最後に、範囲[0.0, 1.0]に適合するようにデータを正規化する必要がある場合があります。これは、引数vminおよびvmaxがそれぞれ0.0および1.0にマッピングされる数値を説明する以下の小さな例に示すように、 matplotlib.colors.Normalize を使用して実行できます。

import matplotlib

norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=10.0, vmax=20.0)

print(norm(15.0)) # 0.5

対数正規化（ matplotlib.colors.LogNorm ）は、値の範囲が広いデータ範囲にも使用できます。

（答えを改善する方法の提案については Joe Kington と tcaswell の両方に感謝します。）

160
Ffisegydd

Float値ではなくrgba整数値を取得するには、次のようにします。

rgba = cmap(0.5,bytes=True)

したがって、Ffisegyddからの回答に基づいてコードを簡素化するには、コードは次のようになります。

#import colormap
from matplotlib import cm

#normalize item number values to colormap
norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=0, vmax=1000)

#colormap possible values = viridis, jet, spectral
rgba_color = cm.jet(norm(400),bytes=True) 

#400 is one of value between 0 and 1000
6
amaliammr

Ffisegydd および amaliammr のソリューションを構築するために、カスタムカラーマップのCSV表現を作成する例を次に示します。

#! /usr/bin/env python3
import matplotlib
import numpy as np 

vmin = 0.1
vmax = 1000

norm = matplotlib.colors.Normalize(np.log10(vmin), np.log10(vmax))
lognum = norm(np.log10([.5, 2., 10, 40, 150,1000]))

cdict = {
    'red':
    (
        (0., 0, 0),
        (lognum[0], 0, 0),
        (lognum[1], 0, 0),
        (lognum[2], 1, 1),
        (lognum[3], 0.8, 0.8),
        (lognum[4], .7, .7),
    (lognum[5], .7, .7)
    ),
    'green':
    (
        (0., .6, .6),
        (lognum[0], 0.8, 0.8),
        (lognum[1], 1, 1),
        (lognum[2], 1, 1),
        (lognum[3], 0, 0),
        (lognum[4], 0, 0),
    (lognum[5], 0, 0)
    ),
    'blue':
    (
        (0., 0, 0),
        (lognum[0], 0, 0),
        (lognum[1], 0, 0),
        (lognum[2], 0, 0),
        (lognum[3], 0, 0),
        (lognum[4], 0, 0),
    (lognum[5], 1, 1)
    )
}


mycmap = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap('my_colormap', cdict, 256)   
norm = matplotlib.colors.LogNorm(vmin, vmax)
colors = {}
count = 0
step_size = 0.001
for value in np.arange(vmin, vmax+step_size, step_size):
    count += 1
    print("%d/%d %f%%" % (count, vmax*(1./step_size), 100.*count/(vmax*(1./step_size))))
    rgba = mycmap(norm(value), bytes=True)
    color = (rgba[0], rgba[1], rgba[2])
    if color not in colors.values():
        colors[value] = color

print ("value, red, green, blue")
for value in sorted(colors.keys()):
    rgb = colors[value]
    print("%s, %s, %s, %s" % (value, rgb[0], rgb[1], rgb[2]))
0
Morten