默认配色辣眼睛？！那是你没发现这些宝藏学术颜色包(Colormaps)~~

这两天有小伙伴私信我说想使用Python-Matplotlib绘制一些学术图表，都纷纷吐槽其默认的 颜色表(colormap) 真的是一言难尽。哈哈，小编也是这么觉得的，那么，今天这篇推文，小编就系统介绍一下优秀的关于Matplotlib 颜色表(colormap) 第三方库。主要内容如下：

• 偏学术类型
• 偏艺术类型

偏学术类型

Python-Matplotlib的偏 学术类型的colormap ，想必是很多小伙伴急需了解的，小编就介绍以下几个库，当然，还有小伙伴们心心念念的 MATLAB的颜色表 哦~

Python-scicomap包

Python- scicomap 包可以说是专门为Matplotlib提供科学学术图表的配色，其含有 单色系(sequential) , 双单色系(bi-sequential) , 双色渐变系(diverging) , 循环色系(circular) , 多色系(qualitative) 和 混杂色系(miscellaneous) 颜色表。接下来我们列举下几个样例查看下：

• 样例一：

import scicomap as sc import matplotlib.pyplot as plt # the thing that should not be ugly_jet = plt.get_cmap( "jet" ) sc_map =  sc.ScicoMiscellaneous(cmap=ugly_jet) f=sc_map.assess_cmap(figsize=(22,10)) f.set_facecolor( "w" )

• 样例二：Comparing color maps

c_l =  [ "cividis" ,  "inferno" ,  "magma" ,  "plasma" ,  "viridis" ] f = sc.plot_colorblind_vision(ctype= ’sequential’ ,                                cmap_list=c_l,                                figsize=(30, 4),                                n_colors=11,                                facecolor= "black" )

• 样例三：

f = sc.compare_cmap(image= "grmhd" ,                      ctype= ’sequential’ ,                      ncols=15,                      uniformize=True,                      symmetrize=True,                      unif_kwargs={ ’lift’ : 20},                      sym_kwargs={ ’bitonic’ : False,  ’diffuse’ : True})

• 样例四：

f = sc.compare_cmap(image= "vortex" ,                      ctype= ’diverging’ ,                      ncols=15,                      uniformize=True,                      symmetrize=True,                      unif_kwargs={ ’lift’ : None},                      sym_kwargs={ ’bitonic’ : False,  ’diffuse’ : True})

更多关于scicomap颜色包详细内容，大家可参考： Python-scicomap包 ^[1]

Python-colorcet包

colorcet包包含太多类型的颜色系了，这里也不过多赘述，直接上案例：

• 样例一：

import holoviews as hv import colorcet as cc from colorcet.plotting import swatches, sine_combs hv.notebook_extension( "matplotlib" ) swatches(group= "linear" )

• 样例二：

swatches(group= ’diverging’ )

• 样例三：

swatches(group= ’nopic’ )

• 样例四：

misc = [name  for  name  in  cc.all_original_names()  if   "cyclic"   in  name or  "isoluminant"   in  name or  "rainbow"   in  name] swatches(*misc)

更多关于colorcet颜色包详细内容，大家可参考： Python-colorcet包 ^[2]

Python-cmasher包

Python-cmasher包也是为学术配色所设计出的一个Matplotlib颜色包，这里直接列举几个色系即可，如下：

• 样例一：Sequential colormaps

• 样例二：Diverging colormaps

更多关于cmasher颜色包详细内容，大家可参考： Python-cmasher包 ^[3]

Python-viscm包

Python-viscm包是小编比较喜欢的一个，因为其提供了 MATLAB 的默认颜色主题，相信许多小伙伴还是蛮期待的，话不多说，直接列举样例，如下：

• 样例一：PARULA

• 样例二：PLASMA

• 样例三：VIRIDIS

更多关于viscm颜色包详细内容，大家可参考： Python-viscm包 ^[4]

偏艺术类型

这一部分我们给出的是一个偏 清新 的颜色，也就是 Python-vapeplot包 ，详细内容如下：

• 样例一：

import vapeplot %matplotlib inline vapeplot.available()

• 样例二：

vapeplot.view_palette( "cool" , ’sunset’ )

• 样例三：cool

• 样例四：avanti

更多关于vapeplot颜色包详细内容，大家可参考： Python-vapeplot包 ^[5]

总结

本期这篇推文小编给大家列举了几个学术和商业 Matplotlib颜色包 ，大家可以选择自己喜欢的学术配色进行论文的绘制~~

参考资料