从Matplotlib的颜色图中获取单个颜色

cmap例如，如果您有一个Colormap ：

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

如何从0到1之间获得特定的颜色，其中0是地图中的第一种颜色，而1是地图中的最后一种颜色？

理想情况下，我可以通过执行以下操作来获得地图中的中间颜色：

>>> do_some_magic(cmap, 0.5) # Return an RGBA tuple
(0.1, 0.2, 0.3, 1.0)

您可以使用下面的代码来执行此操作，而问题中的代码实际上与所需的代码非常接近，您所要做的就是调用cmap您拥有的对象。

import matplotlib

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

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

对于[0.0，1.0]范围之外的值，它将分别返回底色和底色。默认情况下，这是该范围内的最小和最大颜色（即0.0和1.0）。可以使用cmap.set_under()和更改默认设置cmap.set_over()。

对于“特殊”数字（例如）np.nan，np.inf默认值是使用0.0值，可以使用cmap.set_bad()类似于“低于”和“高于”的方式更改此值。

最后，您可能需要对数据进行规范化以使其符合范围[0.0, 1.0]。matplotlib.colors.Normalize只需使用下面的小示例所示，即可完成此操作，在该示例中，参数vmin和vmax描述应分别映射到0.0和1.0的数字。

import matplotlib

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

print(norm(15.0)) # 0.5

对数归一化器（matplotlib.colors.LogNorm）也可用于值范围较大的数据范围。

（感谢Joe Kington和tcaswell提出了有关如何改善答案的建议。）

为了获得rgba整数值而不是float值，我们可以

rgba = cmap(0.5,bytes=True)

因此，为了简化基于Ffisegydd的答案的代码，代码将如下所示：

#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

为了建立在Ffisegydd和amaliammr的解决方案的基础上，这是一个示例，其中我们为自定义颜色图制作CSV表示形式：

#! /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]))

为了完整起见，这些是我到目前为止遇到的cmap选择：

重音，重音，蓝调，蓝调，BrBG，BrBG_r，BuGn，BuGn_r，BuPu，BuPu_r，CMRmap，CMRmap_r，Dark2，Dark2_r，GnBu，GnBu_r，Greens，Greens_r，Greys，Greys_r，Orange，Rr，OrRd，OrRd PRGn_r，成对，成对_r，Pastel1，Pastel1_r，Pastel2，Pastel2_r，PiYG，PiYG_r，PuBu，PuBuGn，PuBuGn_r，PuBu_r，PuOr，PuOr_r，PuRd，PuRd_r，Puror，PurOr_r，RdBu，RdBu，RdBu，RdBu，RdBu，RdBu，RdBu，RdBu，RdBu，RdBu，RdBu，RdBu RdYlBu，RdYlBu_r，RdYlGn，RdYlGn_r，Reds，Reds_r，Set1，Set1_r，Set2，Set2_r，Set3，Set3_r，Spectral，Spectral_r，Wistia，Wistia_r，YlGn，YlGnBu，YlGnBr_r，YlGnBr_r，YlGnBr_r，YlGnBr_r，YlGnBr_r，YlGnBr afmhot_r，秋季，autumn_r，二进制，binary_r，骨骼，bone_r，brg，brg_r，bwr，bwr_r，cividis，cividis_r，cool，cool_r，coolwarm，coolwarm_r，铜，copper_r，cubehelix，cubehelix_r，标志，flag_r，gist_eargist_gray，gist_gray_r，gist_heat，gist_heat_r，gist_ncar，gist_ncar_r，gist_rainbow，gist_rainbow_r，gist_stern，gist_stern_r，gist_yarg，gist_yarg_r，gnuplots，gn_lotv，gnuplot，gnuplot2，gnuplot2，gnuplot2，gnuplot2， jet_r，岩浆，岩浆_r，nipy_spectral，nipy_spectral_r，海洋，ocean_r，粉红色，pink_r，等离子，plasma_r，棱镜，prism_r，彩虹，rainbow_r，地震，地震_r，弹​​簧，spring_r，夏季，summer_r，tab10，tab10_r，tab20，tab20_r， tab20b，tab20b_r，tab20c，tab20c_r，terrain，terrain_r，twilight，twilight_r，twilight_shifted，twilight_shifted_r，viridis，viridis_r，冬天，winter_rgray_r，hot，hot_r，hsv，hsv_r，地狱，inferno_r，喷射，jet_r，岩浆，岩浆_r，nipy_spectral，nipy_spectral_r，海洋，ocean_r，粉红色，pink_r，等离子，plasma_r，棱镜，prism_r，彩虹，rainbow_r，地震，地震_r，春天，spring_r，夏天，summer_r，tab10，tab10_r，tab20，tab20_r，tab20b，tab20b_r，tab20c，tab20c_r，terrain，terrain_r，twilight，twilight_r，twilight_shifted，twilight_shifted_r，viridis，viridis_r，冬天，winter_rgray_r，hot，hot_r，hsv，hsv_r，地狱，inferno_r，喷射，jet_r，岩浆，岩浆_r，nipy_spectral，nipy_spectral_r，海洋，ocean_r，粉红色，pink_r，等离子，plasma_r，棱镜，prism_r，彩虹，rainbow_r，地震，地震_r，春天，spring_r，夏天，summer_r，tab10，tab10_r，tab20，tab20_r，tab20b，tab20b_r，tab20c，tab20c_r，terrain，terrain_r，twilight，twilight_r，twilight_shifted，twilight_shifted_r，viridis，viridis_r，冬天，winter_rviridis，viridis_r，冬天，winter_rviridis，viridis_r，冬天，winter_r