cmocean文档
的cmocean函数返回perceptually-uniform colormaps由克里斯汀Thyng生成的。的详细描述可在cmocean项目http://matplotlib.org/cmocean。
如果你找到一个场合引用这些colormaps出于任何原因,或者如果你只是想要一些漂亮的沙滩阅读,看看下面的期刊论文海洋学:
克里斯汀·m·Thyng乍得a·格林,罗伯特·d·Hetland希瑟·m·Zimmerle和史蒂文·f·DiMarco (2016)。真正的颜色的海洋:指南colormap选择有效和准确。海洋学29 (3)10。doi: 10.5670 / oceanog.2016.66
参见:rgb。
内容
语法
cmocean提出= cmocean (ColormapName)提出= cmocean (“-ColormapName”)提出= cmocean (…, NLevels)提出= cmocean(…,“主”,PivotValue)提出= cmocean(…,“负面”)cmocean (…)
描述
cmocean没有任何输入显示colormap选项。
提出= cmocean (“ColormapName”)返回一个256 x3 colormap。ColormapName可以是任何下列:
提出= cmocean (“-ColormapName”)一个负号前夕ColormapName翻转colormap的顺序。
NLevels提出= cmocean (…)colormap指定数量的水平。默认值是256年。
提出= cmocean(…,“主”,PivotValue)中心发散colormap这样的颜色对应于一个指定值和最大散度区段使用当前设置caxis限制。如果没有PivotValue是集,0假定。早期版本的这个函数使用“零”的语法“主”,0和旧的语法仍然支持。金宝app
提出= cmocean(…,“负面”)反转colormap轻盈概要文件。这可以有用特别是发散colormaps如果默认的白色点的散度丢失在一个白色背景。
cmocean (…)没有任何输出集当前colormap当前轴。
例子
使用这个示例图:
显示亮度图像(峰(1000)+ 1)colorbar
设置colormap“海藻”:
cmocean (“海藻”)
同上,但倒藻类colormap:
cmocean (“海藻”)
设置colormap 12-level“太阳”:
cmocean (“太阳”,12)
得到的RGB值5级热colormap:
RGB = cmocean (“热”5)
RGB = 0.0156 0.1382 0.2018 0.3366 0.2317 0.6123 0.6893 0.3727 0.5097 0.9772 0.5740 0.2578 0.9090 0.9822 0.3555
一些值低于零,上面的人。如果这个数据集表示异常,也许一个发散colormap更合适:
cmocean (“平衡”)
不太可能,这种颜色的中心价值axis 1.7776是一个有趣的价值数据发散。如果你想中心colormap在零轴使用当前颜色限制,包括“主”选择:
cmocean (“平衡”,“主”,0)
绝对数量和异常
当策划一个线性数量一个月总降水量等,使用一个线性colormap从亮到暗或黑到灰。这是2017年12月降水的绘制雨colormap:
文件名=“ERA_Interim_2017.nc”;lat = ncread(文件名,“纬度”);朗= ncread(文件名,“经”);tp = ncread(文件名,“tp”);%的总降水量图h = imagescn(经度、纬度、tp (:,:, 12) * 100);标题12月降水的cb = colorbar;ylabel (cb、“月度总(cm)”)cmocean雨持有在边界(“国家”,“颜色”rgb (“灰色”)caxis (2 [0])
然而,异常需要一种不同的方法。用发散colormap显示异常的空间模式,提供一个清晰的描述之间的区域值异常高,低,或接近平衡。
这是不同的冰斗湖colormap显示12月降水相对于年平均:
Precip_anomaly = tp(:: 12),意味着(tp, 3);图imagescn(经度、纬度、Precip_anomaly * 100)标题12月降水的cb = colorbar;ylabel (cb、“降水异常(cm)”)cmocean冰斗湖caxis ([1] * 0.6)在边界(“国家”,“颜色”rgb (“灰色”))
地形
地形是一个特例,因为它通常是重要的明确区分陆地和海洋,但是我们仍然想要一个颜色和高度之间的线性关系。一个典型的发散colormap像平衡或旋度可能画出眼睛向海岸线的大方向,但不会陆地和海洋之间提供一个清晰的定义,所以cmoceancolormaps包括“威尼斯平底渔船”,这是专门为地形。
(纬度、经度)= cdtgrid (0.25);Z = topo_interp(纬度、经度);图imagescn(经度,纬度,Z) caxis cmocean ([1] * 6000)威尼斯平底渔船
负colormaps
我最近在一个情况下我有一个白色背景不同数据的散点图,但是cmocean(资产”)最重要的据点白,几乎看不见。的现状是:
%一些示例数据噪声:x = 10 *兰德(300 1)5;噪音= 2 * randn(大小(x));y = x ^ 2 +噪声;%的理论完美的x ^ 2线:x_theoretical = linspace (min (x)马克斯(x), 50);y_theoretical = x_theoretical。^ 2;%画出数据:图绘制(x_theoretical y_theoretical,“k -”)举行在散射(x, y, 25岁,噪音,“填充”)cb = colorbar;ylabel (cb、“误差相对于理论”)箱从轴紧
我想展示我远离嘈杂的数据来自完美的理论x的平方线,所以发散cmocean(资产”)地图似乎是适当的:
cmocean (“平衡”,“主”,0)
但在上面的图中,注意是制定远离理论线向深红色和深蓝色的离群值。在这种情况下,负colormap可能是首选:
cmocean (“平衡”,“主”0,“负面”)
作者信息
这个函数是由乍得a。格林地球物理研究所的德克萨斯大学奥斯丁分校(UTIG), 2016年6月,使用colormaps由克里斯汀Thyng德克萨斯A&M大学的海洋。的更多信息cmocean项目可以在找到http://matplotlib.org/cmocean。更新新colormaps雨,威尼斯平底渔船,diff,冰斗湖2019年1月。