Значения диапазона для псевдоколор

Ответ 1

Вы могли бы написать свою собственную функцию, которая преобразовывала бы значения 0… 100 → 0… 120 градусов, а затем использовала это значение как Н (или угол) цвета в цветовом пространстве HSV (или HLS). Затем его можно преобразовать в цвет RGB для отображения. Линейно интерпретируемый цвет часто выглядит лучше, когда он рассчитывается в этом цветовом пространстве. Вот как выглядит цветовое пространство HSV:

Обновить:

Хорошая новость, я был приятно удивлен, обнаружив, что в Python есть встроенные процедуры преобразования цветового пространства во встроенном модуле colorsys (они действительно означают "батареи включены"). Что приятно, так это то, что это делает создание функции, которая делает то, что я описал, довольно просто, как показано ниже:

from colorsys import hsv_to_rgb

def pseudocolor(val, minval, maxval):
    """ Convert val in range minval..maxval to the range 0..120 degrees which
        correspond to the colors Red and Green in the HSV colorspace.
    """
    h = (float(val-minval) / (maxval-minval)) * 120

    # Convert hsv color (h,1,1) to its rgb equivalent.
    # Note: hsv_to_rgb() function expects h to be in the range 0..1 not 0..360
    r, g, b = hsv_to_rgb(h/360, 1., 1.)
    return r, g, b

if __name__ == '__main__':
    steps = 10

    print('val       R      G      B')
    for val in range(0, 100+steps, steps):
        print('{:3d} -> ({:.3f}, {:.3f}, {:.3f})'.format(
                                                val, *pseudocolor(val, 0, 100)))

Выход:

val       R      G      B
  0 -> (1.000, 0.000, 0.000)
 10 -> (1.000, 0.200, 0.000)
 20 -> (1.000, 0.400, 0.000)
 30 -> (1.000, 0.600, 0.000)
 40 -> (1.000, 0.800, 0.000)
 50 -> (1.000, 1.000, 0.000)
 60 -> (0.800, 1.000, 0.000)
 70 -> (0.600, 1.000, 0.000)
 80 -> (0.400, 1.000, 0.000)
 90 -> (0.200, 1.000, 0.000)
100 -> (0.000, 1.000, 0.000)

Вот пример, показывающий, как выглядит его вывод:

Я думаю, что вы можете найти цвета получше, чем в моем другом ответе.

Обобщая:

Можно изменить эту функцию, чтобы она была немного более общей в том смысле, что она будет работать с цветами, отличными от только красного и зеленого, которые в настоящее время жестко закодированы в нее.

Вот как это сделать:

def pseudocolor(val, minval, maxval, start_hue, stop_hue):
    """ Convert val in range minval..maxval to the range start_hue..stop_hue
        degrees in the HSV colorspace.
    """
    h = (float(val-minval) / (maxval-minval)) * (stop_hue-start_hue) + start_hue

    # Convert hsv color (h,1,1) to its rgb equivalent.
    # Note: hsv_to_rgb() function expects h to be in the range 0..1 not 0..360
    r, g, b = hsv_to_rgb(h/360, 1., 1.)
    return r, g, b

if __name__ == '__main__':
    # angles of common colors in hsv colorspace
    RED, YELLOW, GREEN, CYAN, BLUE, MAGENTA = range(0, 360, 60)
    steps = 10

    print('val       R      G      B')
    for val in range(0, 100+steps, steps):
        print('{:3d} -> ({:.3f}, {:.3f}, {:.3f})'.format(
                val, *pseudocolor(val, 0, 100, YELLOW, BLUE)))

Результаты:

Ответ 2

Хотя это, возможно, и не так красиво, как интерполяция H в цветовом пространстве HLS или HSV, гораздо проще реализовать подход, заключающийся в том, чтобы написать функцию, отображающую одно значение в три компонента, соответствующих линейно-интерполированному цвету между полностью red (1,0,0) и полностью зеленый (0,1,0) в цветовом пространстве RGB.

Вот что я имею в виду:

def pseudocolor(val, minval, maxval):
    """ Convert value in the range minval...maxval to a color between red
        and green.
    """
    f = float(val-minval) / (maxval-minval)
    r, g, b = 1-f, f, 0.
    return r, g, b

if __name__ == '__main__':
    steps = 10
    print('val       R      G      B')
    for val in xrange(0, 100+steps, steps):
        print('{:3d} -> ({:.3f}, {:.3f}, {:.3f})'.format(
                    val, *pseudocolor(val, 0, 100)))

Выход:

val       R      G      B
  0 -> (1.000, 0.000, 0.000)
 10 -> (0.900, 0.100, 0.000)
 20 -> (0.800, 0.200, 0.000)
 30 -> (0.700, 0.300, 0.000)
 40 -> (0.600, 0.400, 0.000)
 50 -> (0.500, 0.500, 0.000)
 60 -> (0.400, 0.600, 0.000)
 70 -> (0.300, 0.700, 0.000)
 80 -> (0.200, 0.800, 0.000)
 90 -> (0.100, 0.900, 0.000)
100 -> (0.000, 1.000, 0.000)

При необходимости вы можете преобразовать компоненты r, g, b с плавающей точкой, например, в целые числа в диапазоне 0..255.

Вот пример, показывающий, как выглядит его вывод:

Если вы хотите перейти от зеленого к красному, просто измените вычисления для r и g в функции. Без особых дополнительных усилий вы можете обобщить концепцию, чтобы разрешить линейную интерполяцию между любыми двумя заданными цветами.

Вот как это можно сделать:

def pseudocolor(val, minval, maxval, startcolor, stopcolor):
    """ Convert value in the range minval...maxval to a color in the range
        startcolor to stopcolor. The colors passed and the the one returned are
        composed of a sequence of N component values.
    """
    f = float(val-minval) / (maxval-minval)
    return tuple(f*(b-a)+a for (a, b) in zip(startcolor, stopcolor))

if __name__ == '__main__':
    YELLOW, BLUE = (1, 1, 0), (0, 0, 1)
    steps = 10

    print('val       R      G      B')
    for val in range(0, 100+steps, steps):
        print('{:3d} -> ({:.3f}, {:.3f}, {:.3f})'.format(
                    val, *pseudocolor(val, 0, 100, YELLOW, BLUE)))

Пример вывода с использованием предоставленных цветов:

Ответ 3

Вы можете напрямую получить matplolib встроенные цветовые коды, которые именно они используют для определения своей цветокоррекции. Каждая карта принимает поплавок в диапазоне [0, 1] и возвращает 4-элементный набор поплавков в диапазоне [0, 1] с компонентами (R, G, B, A). Ниже приведен пример функции, которая возвращает кортеж RGBA с использованием стандартного jet colormap:

from matplotlib import cm

def pseudocolor(val, minval, maxmal):
    # Scale val to be in the range [0, 1]
    val = (val - minval) / (maxval - minval)
    # Return RGBA tuple from jet colormap
    return cm.jet(val)

pseudocolor(20, 0, 100)
# Returns: (0.0, 0.3, 1.0, 1.0)

pseudocolor(80, 0, 100)
# Returns: (1.0, 0.4074, 0.0, 1.0)

Это отобразится в цветовой диапазон, показанный на изображении ниже.

Одной из удобных функций этого метода является то, что вы можете легко переключиться на любой из matplotlib colormaps, изменив cm.jet на cm.rainbow, cm.nipy_spectral, cm.Accent и т.д.