问题内容
我真的很喜欢plotly 中的附加色彩图，例如“密集”或“冰”。尽管如此，我目前的大部分绘图都使用 matplotlib。
有没有办法在 matplotlib 图中使用 pyplot 颜色图？
当我以颜色图“ice”为例时，我得到的唯一结果是 rgb 颜色作为字符串
import plotly.express as px px.colors.sequential.ice
这只是返回
['rgb(3, 5, 18)', 'rgb(25, 25, 51)', 'rgb(44, 42, 87)', 'rgb(58, 60, 125)', 'rgb(62, 83, 160)', 'rgb(62, 109, 178)', 'rgb(72, 134, 187)', 'rgb(89, 159, 196)', 'rgb(114, 184, 205)', 'rgb(149, 207, 216)', 'rgb(192, 229, 232)', 'rgb(234, 252, 253)']
问题是，我不知道如何在 matplotlib 图中使用它。我尝试的事情是创建自定义颜色图
my_cmap = matplotlib.colors.listedcolormap(px.colors.sequential.ice, name='my_colormap_name')
但是在绘图中使用时这给了我以下错误：
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ValueError: Invalid RGBA argument: 'rgb(3, 5, 18)'
有人知道如何正确转换它吗？
正确答案
您必须解码 rgb 字符串：
import plotly.express as px import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.colors as mcolors samples = 20 ice = px.colors.sample_colorscale(px.colors.sequential.ice, samples) rgb = [px.colors.unconvert_from_rgb_255(px.colors.unlabel_rgb(c)) for c in ice] cmap = mcolors.listedcolormap(rgb, name='ice', n=samples)
演示：
import numpy as np gradient = np.linspace(0, 1, 256) gradient = np.vstack((gradient, gradient)) plt.imshow(gradient, aspect='auto', cmap=cmap) plt.show()
输出：
