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：

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：