Matplotlib连续/离散颜色映射传入(0,1)外值的返回结果探究

一、连续颜色映射（如viridis） #

常规用法是传入0到1之间的数值调用cm(val)，但默认情况下，当传入(0,1)范围外的值时，matplotlib不会自动截断到边界值，而是会对颜色渐变趋势进行外推，导致返回的颜色和val=1（或val=0）的颜色有细微差异，示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt

viridis = plt.get_cmap("viridis")

print(viridis(1))
# 输出：(np.float64(0.26851), np.float64(0.009605), np.float64(0.335427), np.float64(1.0))

print(viridis(2))
# 输出：(np.float64(0.269944), np.float64(0.014625), np.float64(0.341379), np.float64(1.0))

print(viridis(3))
# 输出：(np.float64(0.271305), np.float64(0.019942), np.float64(0.347269), np.float64(1.0))

如果需要让超出范围的值固定取边界颜色，可以通过两种方式实现：

• 调用cmap.set_over(color)和cmap.set_under(color)设置超出上/下界时的颜色，配合Normalize类使用
• 手动截断输入值，比如用np.clip(val, 0, 1)将值限制在0-1范围内后再传入颜色映射

二、离散颜色映射（如tab10） #

离散颜色映射的常规处理逻辑是：传入[0,1]内的浮点数时，会通过int(val * cm.N)计算颜色索引（cm.N是该映射包含的离散颜色总数，tab10的N为10）。

当传入超出[0,1]范围的浮点数时，matplotlib会先对输入值做取模运算（对1取模），再按照上述规则转换为颜色索引。示例验证：

import matplotlib.pyplot as plt

tab10 = plt.get_cmap("tab10")
print(tab10(1.2))  # 等价于tab10(0.2)，对应索引为2的颜色
print(tab10(-0.3)) # 等价于tab10(0.7)，对应索引为7的颜色

内容的提问来源于stack exchange，提问作者P. Camilleri