python定义颜色变量的color函数是做什么用的？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2023-06-21 16:59 标签： python定义颜色变量
本篇文章主要为大家介绍Python colormap库的安装和使用详情，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧！colormap库是Python中的一个对颜色进行处理的第三方库，常用于对RGB(red,green,blue三原色的缩写，真彩图像)颜色的转换，生成颜色图等。pypi文档地址：https://pypi.org/project/colormap/安装colormappip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple easydev
pip install colormapcolormap库依赖于easydev库，需要先安装easydev再安装colormap。获取颜色的RGB元组表示和十六进制表示# coding=utf-8
from colormap import Color
c = Color('blue')
print(c.rgb)
print(c.hex)
print(c)运行结果：(0.0, 0.0, 1.0)
#0000FF
Color Blue
hexa code: #0000FF
RGB code: (0.0, 0.0, 1.0)
RGB code (un-normalised): [0.0, 0.0, 255.0]
HSV code: (0.6666666666666666, 1.0, 1.0)
HSV code: (un-normalised) 240.0 100.0 100.0
HLS code: (0.6666666666666666, 0.5, 1.0)
HLS code: (un-normalised) 240.0 50.0 100.0实例化一个Color类的颜色对象c，传入需要查看的颜色英文，打印输出颜色对象c的rgb属性即可得到对应的元组表示方法，打印输出颜色对象c的hex属性即可得到对应的十六进制表示方法。直接打印输出颜色对象c，可以同时查看该颜色的各种表示方法。如有对Python感兴趣的小伙伴，可以来我刚新建的Python学习群:715286036，大家一起来探讨学习这方面知识！转换颜色的表示方法from colormap import hex2rgb, rgb2hex
print(rgb2hex(255, 0, 0))
print(hex2rgb('#FF0000'))运行结果：#FF0000
(255, 0, 0)rgb2hex(): 将RGB颜色的元组表示方法转换成十六进制表示方法。hex2rgb(): 将RGB颜色的十六进制表示方法转换成元组表示方法。两个方法是互逆的，RGB的元组表示是一个长度为3的元组，每个数字是0~255(2^8 - 1)，三个数字的大小分别表示红、绿、蓝，如(255, 0, 0)表示红色。RGB的十六进制表示是一个以'#'号开头的字符串，'#'后接一个长度为六的十六进制(0~F)数字,每两位表示红、绿、蓝中的一个(00~FF)，如‘#FF0000'表示红色。其他的转换函数不是很常用，有些不能正常使用(如hex2web()和web2hex())，感兴趣可以点进源码看看。创建颜色图要使用colormap创建颜色图，需要先安装numpy和matplotlib两个库。pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple这两个库都比较大，建议都换成国内的镜像源。colormap自身没有绘图功能，所以生成图像时会去调用numpy和matplotlib。库安装成功后，开始绘制颜色图。from colormap import Colormap
c = Colormap()
map = c.cmap_linear('blue', 'white', 'green')
c.test_colormap(map)运行结果：实例化一个Colormap类的对象c，用于调用对应的方法生成颜色图。cmap_linear(): Colormap类中的方法，用于生成三种颜色的渐变图，第一种颜色至第三种颜色的渐变，中间用第二种颜色衔接。传入三种颜色，cmap_linear()方法中会用这三种颜色实例化三个Color类的对象，然后用三个对象生成颜色的渐变，并将渐变的结结果作为一个颜色图对象返回。test_colormap(): Colormap类中的方法，用于绘制渐变图像。传入需要绘图的颜色图对象，test_colormap()方法中会导入numpy和matplotlib库，生成图像。如果不实例化Colormap类的对象，也可以直接调用函数生成颜色图。from colormap import cmap_builder, test_cmap
mycm = cmap_builder('green', 'black', 'blue')
test_cmap(mycm)运行结果：cmap_builder(): colormap库中的函数，调用了Colormap类中的cmap_linear()方法。test_cmap(): colormap库中的函数，调用了Colormap类中的test_colormap()方法。当然，也可以生成更复杂的颜色图。from colormap import Colormap
c = Colormap()
d = {'red':
[0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1],
'green': [0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1],
'blue': [0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1]}
map = c.cmap(d, reverse=False)
c.test_colormap(map)运行结果：cmap(colors=None, reverse=False, N=256): Colormap类中的方法，返回一个colormap的对象，给matplotlib绘图使用。上面用的cmap_linear()方法其实也是调用了cmap()方法。有3个参数。colors表示一组字典类型的RGB颜色参数。reverse表示颜色图的顺序，默认为False(从中心到边缘的顺序与colors的顺序相同)，如果改为True则将颜色的顺序刚好相反。N是一个整数，默认256，保持默认即可。
一. 描述colorlog.ColoredFormatter是一个Python logging模块的格式化，用于在终端输出日志的颜色二. 安装pip install colorlog三. 用法import colorloghandler = colorlog.StreamHandler()handler.setFormatter(colorlog.ColoredFormatter('%(log_color)s%(levelname)s:%(name)s:%(message)s'))logger = colorlog.getLogger('example')logger.addHandler(handler)ColoredFormatter类带着一些参数：format：用于输出日志的格式化字符串（必需）datefmt：一个传递给基类的可选的日期格式。见logging.Formatterreset：隐性的添加一个颜色重置代码到消息输出，除非输出已经结束。默认为Truelog_colors：记录级别名称到颜色名称的一个映射。可以在colorlog.default_log_colors或下面的例子中找到默认值secondary_log_colors：颜色名称到log_colors样式映射的映射，可以在格式化字符串中使用其定义的其他颜色。 请参考下面的示例style：在python3.2以以上可用。见logging.Formatter可以向格式化字符串中添加参数，根据日志级别选择颜色转义码：log_color：返回与日志级别关联的颜色_log_color：如果格式化中配置了辅助颜色，则根据日志级别返回另一种颜色（请参考下面的secondary_log_colors）在为日志级别配置颜色时，可以使用逗号连接多个转义码（但不能直接在格式字符串中使用）。 例如，black，bg_white将在白色背景上使用转义码表示黑色文本下面是格式化字符串中可用的：{color}，fg_ {color}，bg_ {color}：前景色和背景色bold，bold_{color}，fg_bold_{color}，bg_bold_{color}：粗体/明亮的颜色reset：清除所有的格式（包括前景色和背景色）可用的颜色名字是： black, red, green, yellow, blue, purple, cyan and white四. 实例1. ColoredFormatter用法以下代码使用每个参数的默认值创建一个用于logging设置的ColoredFormatterfrom colorlog import ColoredFormatterformatter = ColoredFormatter("%(log_color)s%(levelname)-8s%(reset)s %(blue)s%(message)s",datefmt=None,reset=True,log_colors={'DEBUG': 'cyan','INFO': 'green','WARNING': 'yellow','ERROR': 'red','CRITICAL': 'red,bg_white',},secondary_log_colors={},style='%')2. secondary_log_colors的使用辅助日志颜色是一种根据日志级别选择多种颜色的方法。 secondary_log_colors中的每个键都添加了一个可以在格式化字符串中使用的属性（消息变为message_log_color），并且具有与log_colors参数格式相同的对应值以下例子使用默认日志颜色突出显示级别名称，并以红色突出显示ERROR和CRITICAL级别的日志信息from colorlog import ColoredFormatterformatter = ColoredFormatter("%(log_color)s%(levelname)-8s%(reset)s %(message_log_color)s%(message)s",secondary_log_colors={'message': {'ERROR': 'red','CRITICAL': 'red'}})3. dictConfig的使用logging.config.dictConfig({'formatters': {'colored': {'()': 'colorlog.ColoredFormatter','format': "%(log_color)s%(levelname)-8s%(reset)s %(blue)s%(message)s"}},...})一个完整的例子参考tests/test_colorlog.py4. fileConfig的使用[loggers]keys=root[logger_root]handlers=streamlevel=DEBUG[formatters]keys=color[formatter_color]class=colorlog.ColoredFormatterformat=%(log_color)s%(levelname)s:%(name)s:%(message)s:test_config.inidatefmt=%H:%M:%S[handlers]keys=stream[handler_stream]class=StreamHandlerformatter=colorargs=()配置了颜色格式的任何渠道都可以使用这些参数构造的ColoredFormatter实例一个完整的例子请参考test/test_config.ini5. 自定义日志级别的使用ColoredFormatter将使用logging.addLevelName添加自定义的日志级别import logging, colorlogTRACE = 5logging.addLevelName(TRACE, 'TRACE')formatter = colorlog.ColoredFormatter(log_colors={'TRACE': 'yellow'})handler = logging.StreamHandler()handler.setFormatter(formatter)logger = logging.getLogger('example')logger.addHandler(handler)logger.setLevel('TRACE')logger.log(TRACE, 'a message using a custom level')以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
1、定义此模块包括用于颜色规格转换的函数和类，以及用于将数字映射为一维颜色数组（称为颜色映射）中的颜色的函数和类。matplotlib识别以下格式以指定颜色：（1）以闭合间隔表示的浮点值的RGB或RGBA（红、绿、蓝、α）元组 [0, 1] （例如， (0.1, 0.2, 0.5) 或 (0.1, 0.2, 0.5, 0.3) ；（2）十六进制rgb或rgb a字符串（例如， ‘#0f0f0f’ 或 ‘#0f0f0f80’ ；不区分大小写）；（3）一种简写的十六进制RGB或RGBA字符串，相当于通过复制每个字符获得的十六进制RGB或RGBA字符串（例如。， ‘#abc’ ，相当于 ‘#aabbcc’ 或 ‘#abcd’ ，相当于 ‘#aabbccdd’ ；不区分大小写）（4）浮点值的字符串表示形式 [0, 1] 包括灰级（例如， ‘0.5’ ；（5）其中一个角色 {{‘b’, ‘g’, ‘r’, ‘c’, ‘m’, ‘y’, ‘k’, ‘w’}} ，是蓝色、绿色、红色、青色、品红、黄色、黑色和白色的简写符号。注意颜色 ‘g’, ‘c’, ‘m’, ‘y’ 与X11/CSS4颜色不一致。他们选择了特殊的色调，以便在典型背景下更好地看到彩色线条。（6）X11/CSS4颜色名称（不区分大小写）；（7）名字来自 xkcd color survey 前缀 ‘xkcd:’ （例如， ‘xkcd:sky blue’ ；不区分大小写）；（8）“T10”类别调色板中的一种Tableau颜色（默认颜色循环）： {{‘tab:blue’, ‘tab:orange’, ‘tab:green’, ‘tab:red’, ‘tab:purple’, ‘tab:brown’, ‘tab:pink’, ‘tab:gray’, ‘tab:olive’, ‘tab:cyan’}} （不区分大小写）；（9）“CN”颜色规范，即“C”后跟一个数字，这是默认属性周期的索引 (rcParams[“axes.prop_cycle”] (default: cycler(‘color’, [’#1f77b4’, ‘#ff7f0e’, ‘#2ca02c’, ‘#d62728’, ‘#9467bd’, ‘#8c564b’, ‘#e377c2’, ‘#7f7f7f’, ‘#bcbd22’, ‘#17becf’])) )；索引将在渲染时发生，如果循环不包括颜色，则默认为黑色。几个类如下：（1）BoundaryNorm:基于离散区间生成颜色映射索引主要参数：boundaries—单调递增的边界序列ncolors--------要使用的颜色映射中的颜色数例子：自定义颜色条:data=np.random.randint(-100,100,(200,100))
#创建画布
fig,ax=plt.subplots(figsize=(6,6))
#映射
cmap=mpl.cm.cool
norm=mpl.colors.Normalize(vmin=0,vmax=100)
ca=ax.pcolormesh(data,cmap=cmap,norm=norm)
fig.colorbar(ca,ax=ax)
结果如下：如果把ax=ax,换成cax=ax.会得到如下结果：先在这儿做一个记录，具体含义以后等弄明白了再说离散间隔：
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 1))
fig.subplots_adjust(bottom=0.5)
cmap = mpl.cm.cool
bounds = [-1, 2, 5, 7, 12, 15]
norm = mpl.colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N, extend='both')
#extend表示两端都有箭头
#BoundaryNorm表示基于离散区间取间隔值
fig.colorbar(mpl.cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap),
cax=ax, orientation='horizontal',
label="Discrete intervals with extend='both' keyword")
结果如下：fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(4, 4))
# fig.subplots_adjust(right=0.5)
data = np.random.random((10, 10)) * 5 + 5
cmap = mpl.cm.cool
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=5, vmax=10)
cs = ax[0].pcolormesh(data, cmap=cmap, norm=norm)
cs = ax[1].pcolormesh(data, cmap=cmap, norm=norm)
fig.colorbar(cs, ax=ax,
orientation='vertical', label='Some Units')
plt.show()
(2)Colormap

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