cmap

Python的科学色图，不依赖numpy。

使用cmap，您可以在Python代码中使用来自matplotlib、cmocean、colorbrewer、crameri、seaborn和其他集合中的任何色图，而无需安装matplotlib或其他依赖项。

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有许多Python库提供或需要色图或基本颜色支持，但它们都依赖于matplotlib，提供一组旨在扩展matplotlib提供的色图的专业色图，或者滚动自己的色图解决方案，该解决方案供应商/重复其他库。

cmap 是一个轻量级的库，它提供了一大批不需要额外依赖（除了 numpy）的色彩映射。它支持导出到多个已知的第三方色彩映射对象，允许它在广泛的 Python 可视化库中使用。目的是提供一个任何需要色彩映射的 Python 库都可以使用的库，而不强迫用户安装 matplotlib（尽管仍然与 matplotlib 及其他使用 matplotlib 色彩映射的库兼容）。

cmap 类型严格且经过全面测试，注重良好的开发者体验。

安装

pip install cmap

conda install -c conda-forge cmap

使用

有关详细信息，请参阅 文档。

cmap.Color

cmap.Color 对象是一个简单的 RGBA 索引元组的包装器，提供了一些方便的方法用于转换为其他色彩对象。

from cmap import Color

red = Color("red")  # or a variety of other "color like" inputs

cmap.Colormap

cmap.Colormap 对象是一个可调用的对象，可以将标量值（或数值的 numpy 数组）映射到 RGBA 色彩（或 RGBA 色彩的 numpy 数组）。API 设计旨在模拟 matplotlib.colors.Colormap 对象的行为（而不需要 matplotlib）

In [1]: import cmap

# or a variety of other "colormap like" inputs
In [2]: cmap1 = cmap.Colormap(["red", "green", "blue"])

In [3]: cmap1(np.linspace(0,1,5))
Out[3]:
array([[1.        , 0.        , 0.        , 1.        ],
       [0.50393701, 0.24900417, 0.        , 1.        ],
       [0.        , 0.50196078, 0.        , 1.        ],
       [0.        , 0.24900417, 0.50393701, 1.        ],
       [0.        , 0.        , 1.        , 1.        ]])

注意，输入数组必须归一化到 0-1，因此如果您将色彩映射应用于整数数组（如图像），则在将其传递给 Colormap 之前必须应用任何对比度限制并重新缩放到 0-1。

第三方库支持

cmap.Colormap 对象有方便的方法可以将它导出到多个已知的第三方色彩映射对象，包括

• matplotlib
• napari
• vispy
• pygfx (& fastplotlib)
• plotly
• bokeh
• altair
• pyqtgraph

有关详细信息，请参阅 文档。

如果您希望添加对特定库的支持，请打开一个问题或 PR。

替代方案

提供色彩映射的其他库

• matplotlib
• seaborn（matplotlib 的子类）
• proplot（matplotlib 的子类）
• palettable（主要数据，导入不依赖于 matplotlib，但使用很大程度上依赖）
• cmocean（主要数据，输出 matplotlib 色彩映射）
• colorcet（主要数据，使用需要 matplotlib 或 bokeh）
• cmasher（需要 matplotlib）
• cmyt（需要 matplotlib）
• cmcrameri（需要 matplotlib，包装 https://www.fabiocrameri.ch/colourmaps/）
• distinctipy（生成不同的颜色集，仅需要 numpy）
• mplcyberpunk（需要 matplotlib）
• Farrow & Ball Matplotlib（需要 matplotlib）

参考和进一步阅读

• 在 Matplotlib 中选择色彩映射
• Matplotlib 的更好的默认色彩映射 | SciPy 2015 | Nathaniel Smith 和 Stéfan van der Walt
• 以上视频的博客文章：https://bids.github.io/colormap/
• 色彩映射的起源，Cleve Moler，2015 年 2 月 2 日
• 记录 matplotlib 色彩映射，@endolith
• 科学可视化中的色彩映射建议
• https://colorcet.com/，Peter Kovesi
• Kovesi：好的色彩映射：如何设计它们。
• https://www.fabiocrameri.ch/colourmaps/