以十六进制形式提取matplotlib colormap

Question

我试图通过操作this example从matplotlib颜色映射中提取离散颜色。但是，我找不到从colormap中提取的N离散颜色。

在下面的代码中，我使用了cmap._segmentdata，但我发现它是整个colormap的定义。给定一个colormap和一个整数N，如何从colormap中提取N离散颜色并以十六进制格式导出它们？

from pylab import *

delta = 0.01
x = arange(-3.0, 3.0, delta)
y = arange(-3.0, 3.0, delta)
X,Y = meshgrid(x, y)
Z1 = bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0)
Z2 = bivariate_normal(X, Y, 1.5, 0.5, 1, 1)
Z = Z2 - Z1 # difference of Gaussians

cmap = cm.get_cmap('seismic', 5)    # PiYG
cmap_colors = cmap._segmentdata

def print_hex(r,b,g):
               if not(0 <= r <= 255 or 0 <= b <= 255 or 0 <= g <= 255):
                              raise ValueError('rgb not in range(256)')
               print '#%02x%02x%02x' % (r, b, g)


for i in range(len(cmap_colors['blue'])):
               r = int(cmap_colors['red'][i][2]*255)
               b = int(cmap_colors['blue'][i][2]*255)
               g = int(cmap_colors['green'][i][2]*255)
               print_hex(r, g, b)



im = imshow(Z, cmap=cmap, interpolation='bilinear',
            vmax=abs(Z).max(), vmin=-abs(Z).max())
axis('off')
colorbar()

show()

Answer 1

通过调用cmap(i)，可以为索引为i的段获取rgba值的元组。已经有一个函数将rgb值转换为十六进制。正如Joe Kington在评论中所写，您可以使用matplotlib.colors.rgb2hex。因此，一个可能的解决办法是：

from pylab import *

cmap = cm.get_cmap('seismic', 5)    # PiYG

for i in range(cmap.N):
    rgb = cmap(i)[:3] # will return rgba, we take only first 3 so we get rgb
    print(matplotlib.colors.rgb2hex(rgb))

输出为：

#00004c
#0000ff
#ffffff
#ff0000
#7f0000