python中颜⾊红⾊的表⽰_matplotlib中的绿⾊到红⾊的颜⾊映
射，以d的中值为中⼼...
在我的应⽤程序中，我正在尽可能地从R转换为原⽣Python(scipy+matplotlib)，最⼤的任务之⼀是从R heatmap转换为matplotlib heatmap。This post引导我进⾏移植。虽然⼤部分是⽆痛的，但我仍然不相信彩⾊地图。
在显⽰代码之前，有⼀个解释：在R代码中，我定义了“中断”，即从最低值到10的固定点数，理想情况下以数据的中值为中⼼。这⾥的等价物是numpy.linspace：# Matrix is a DataFrame object from pandas
import numpy as np
data_min = min(matrix.min(skipna=True))
data_max = max(matrix.max(skipna=True))
median_value = np.dian(skipna=True))
range_min = np.linspace(0, median_value, 50)
range_max = np.linspace(median_value, data_max, 50)
breaks = np.concatenate((range_min, range_max))
这给了我们100分，将⽤于着⾊。但是，我不确定如何在Python中做完全相同的事情。⽬前我有：def red_black_green():
cdict = {
'red': ((0.0, 0.0, 0.0),
(0.5, 0.0, 0.0),
(1.0, 1.0, 1.0)),
'blue': ((0.0, 0.0, 0.0),
(1.0, 0.0, 0.0)),
'green': ((0.0, 0.0, 1.0),
(0.5, 0.0, 0.0),
(1.0, 0.0, 0.0))
}
my_cmap = lors.LinearSegmentedColormap(
'my_colormap', cdict, 100)
return my_cmap
再往下我会：# Note: vmin and vmax are the maximum and the minimum of the data
# Adjust the max and min to scale these colors
if vmin > 0:
norm = lors.Normalize(vmin=0, vmax=vmax / 1.08)
else:
norm = lors.Normalize(vmin / 2, vmax / 2)
这些数据完全是经验性的，所以我想把它改成更有⼒的数据。如何基于中值对颜⾊贴图进⾏规格化，或者是否需要进⾏规格化？
linspace numpy

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