कुछ समय के लिए मैं वास्तव में इस तथ्य से नाराज था कि matplotlib यादृच्छिक रंगों के साथ रंगमंच उत्पन्न नहीं करता है, क्योंकि यह विभाजन और क्लस्टरिंग कार्यों के लिए एक आम आवश्यकता है।
केवल यादृच्छिक रंग उत्पन्न करके हम कुछ ऐसे उज्ज्वल या बहुत अंधेरे से समाप्त हो सकते हैं, जिससे विज़ुअलाइज़ेशन मुश्किल हो जाता है। इसके अलावा, आमतौर पर हमें काले या काले रंग के होने वाले पहले या आखिरी रंग की आवश्यकता होती है, जो पृष्ठभूमि या आउटलेटर्स का प्रतिनिधित्व करती है। तो मैं अपने रोजमर्रा के काम
के लिए एक छोटे से समारोह लिखा गया है यहाँ यह के व्यवहार है:
:
new_cmap = rand_cmap(100, type='bright', first_color_black=True, last_color_black=False, verbose=True) 
से तुम सिर्फ matplotlib पर अपने रंग मैप के रूप में new_cmap का उपयोग ax.scatter(X,Y, c=label, cmap=new_cmap, vmin=0, vmax=num_labels)
कोड यहां है:
def rand_cmap(nlabels, type='bright', first_color_black=True, last_color_black=False, verbose=True):
"""
Creates a random colormap to be used together with matplotlib. Useful for segmentation tasks
:param nlabels: Number of labels (size of colormap)
:param type: 'bright' for strong colors, 'soft' for pastel colors
:param first_color_black: Option to use first color as black, True or False
:param last_color_black: Option to use last color as black, True or False
:param verbose: Prints the number of labels and shows the colormap. True or False
:return: colormap for matplotlib
"""
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
import colorsys
import numpy as np
if type not in ('bright', 'soft'):
print ('Please choose "bright" or "soft" for type')
return
if verbose:
print('Number of labels: ' + str(nlabels))
# Generate color map for bright colors, based on hsv
if type == 'bright':
randHSVcolors = [(np.random.uniform(low=0.0, high=1),
np.random.uniform(low=0.2, high=1),
np.random.uniform(low=0.9, high=1)) for i in xrange(nlabels)]
# Convert HSV list to RGB
randRGBcolors = []
for HSVcolor in randHSVcolors:
randRGBcolors.append(colorsys.hsv_to_rgb(HSVcolor[0], HSVcolor[1], HSVcolor[2]))
if first_color_black:
randRGBcolors[0] = [0, 0, 0]
if last_color_black:
randRGBcolors[-1] = [0, 0, 0]
random_colormap = LinearSegmentedColormap.from_list('new_map', randRGBcolors, N=nlabels)
# Generate soft pastel colors, by limiting the RGB spectrum
if type == 'soft':
low = 0.6
high = 0.95
randRGBcolors = [(np.random.uniform(low=low, high=high),
np.random.uniform(low=low, high=high),
np.random.uniform(low=low, high=high)) for i in xrange(nlabels)]
if first_color_black:
randRGBcolors[0] = [0, 0, 0]
if last_color_black:
randRGBcolors[-1] = [0, 0, 0]
random_colormap = LinearSegmentedColormap.from_list('new_map', randRGBcolors, N=nlabels)
# Display colorbar
if verbose:
from matplotlib import colors, colorbar
from matplotlib import pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(15, 0.5))
bounds = np.linspace(0, nlabels, nlabels + 1)
norm = colors.BoundaryNorm(bounds, nlabels)
cb = colorbar.ColorbarBase(ax, cmap=random_colormap, norm=norm, spacing='proportional', ticks=None,
boundaries=bounds, format='%1i', orientation=u'horizontal')
return random_colormap
यह GitHub पर भी है: https://github.com/delestro/rand_cmap
बेतरतीब ढंग से चुना क्या? यदि आप सभी उपलब्ध रंगों से यादृच्छिक रूप से चुनते हैं, तो आप कुछ अलग-अलग रंगों का अजीब मिश्रण प्राप्त कर सकते हैं और कुछ अलग-अलग होने के समान ही समान हो सकते हैं। – BrenBarn