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法律研究如何在 Matplotlib 中將調色盤的子集提取為一個新的調色盤？
若要將調色盤的子集提取為一個新的調色盤，我們可以採取以下步驟 −
建立一個 10×10 形狀的隨機陣列。
向當前圖形新增一個子圖，其中 nrows=1、ncols=2 和 index=1。
使用 get_cmap 初始化，讓散點知道。
使用帶有調色盤的 imshow() 方法，將資料顯示為影像，即在 2D 規則柵格上，使用 data 和 colormap （步驟 1 和 3）。
向當前圖形新增一個子圖，其中 nrows=1、ncols=2 和 index=2。
從現有的調色盤中提取調色盤的子集（來自步驟 3）。
使用帶有調色盤的 imshow() 方法，將資料顯示為影像，即在 2D 規則柵格上，使用資料和 colormap （步驟 1 和 6）。
若要顯示圖形，請使用 show() 方法。
示例
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt, colors
import matplotlib
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
data = np.random.rand(10, 10)
plt.subplot(121)
cmap = matplotlib.cm.get_cmap('Paired_r', 10)
plt.imshow(data, cmap=cmap)
plt.subplot(122)
new_cmap = colors.LinearSegmentedColormap.from_list(cmap.name, cmap.colors)
plt.imshow(data, cmap=new_cmap)
plt.show()輸出
更新於：09-4-2021
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