seaborn热力图cmap参数对应表

### Seaborn Heatmap 中 cmap 参数支持的颜色映射列表 `seaborn.heatmap()` 函数中的 `cmap` 参数允许用户指定颜色映射(colormap),这可以是一个 Matplotlib 颜色映射名称、对象或者自定义颜色列表[^1]。Matplotlib 提供了大量的内置颜色映射选项,这些都可以被直接应用于 seaborn 的热图绘制。 以下是常见的颜色映射表分类及其对应的名称: #### 顺序型颜色映射 (Sequential colormaps) 适用于表示从小到大变化的数据集。 - `'Greys'`, `'Blues'`, `'Reds'`, `'Oranges'`, `'Purples'`, `'Greens'` - `'viridis'`, `'plasma'`, `'inferno'`, `'magma'`, `'cividis'` #### 发散型颜色映射 (Diverging colormaps) 适合于中心对称分布的数据,通常用于强调正负差异。 - `'coolwarm'`, `'bwr'` (Blue-White-Red), `'seismic'` - `'RdBu_r'`, `'PuOr_r'`, `'PRGn_r'` #### 定性/离散型颜色映射 (Qualitative colormaps) 主要用于无序类别数据的区分。 - `'tab10'`, `'tab20'`, `'tab20b'`, `'tab20c'` - `'Pastel1'`, `'Pastel2'`, `'Paired'`, `'Accent'` #### 特殊用途颜色映射 一些特定场景下的颜色映射: - `'ocean'`, `'terrain'`, `'rainbow'`, `'jet'` 可以通过以下代码查看所有可用的颜色映射表并预览其效果: ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from matplotlib.colors import ListedColormap, LinearSegmentedColormap import numpy as np # 获取所有的 colormap 名称 all_colormaps = plt.colormaps() # 绘制示例图像 gradient = np.linspace(0, 1, 256).reshape(1, -1) fig, axes = plt.subplots(nrows=len(all_colormaps)//8+1, ncols=8, figsize=(15, 30)) axes = axes.flatten() for ax, cmap_name in zip(axes, all_colormaps): ax.imshow(gradient, aspect='auto', cmap=cmap_name) ax.set_title(cmap_name, fontsize=10) ax.axis('off') plt.tight_layout() plt.show() ``` 此脚本会生成一系列子图,每张子图对应一种颜色映射的效果展示。 此外,在实际应用中可以根据需求调整颜色映射的方向(反转)。例如,使用 `'viridis_r'` 表示反向版本的 `'viridis'` 映射[^2]。 ---

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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