tab * builtinのような要素を使ってmatplotlibのカラーマップを構成する

Question

matplotlibを使用してカラフルな離散データをプロットしようとしています。

1->tab20darkblue 
2->tab20lightblue 
3->tab20cOrange1 
4->tab20cOrange2 
5->tab20cOrange3 
6->tab20cOrange4 

は何とかその可能です：として私はしかし、私は私のデータを持っているために、tab20とtab20b部品の組み合わせが必要になる素敵な結果

を取得tab10-likeカラーマップで をプロット？

Answer 1

他のカラーマップの色からListedColormapを作成できます。

たとえば、tab20cカラーマップからdarkorangeの色を取得するには、plt.cm.tab20c(4)（これはマップの5番目の色です）を使用します。これは、インデックス付きのカラーマップでのみ有効です。それ以外の場合は、0から1の間の値を使用する必要があります。

このようにして得られた色のリストから、新しいListedColormapを作成できます。

import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.colors 
import numpy as np 

colors = [plt.cm.tab20(0),plt.cm.tab20(1),plt.cm.tab20c(4), 
      plt.cm.tab20c(5),plt.cm.tab20c(6),plt.cm.tab20c(7)] 

cmap=matplotlib.colors.ListedColormap(colors) 

x = np.arange(1,7) 

plt.scatter(x,x,c=x, s=100, cmap=cmap, vmin=1, vmax=7) 

plt.show() 

あるいは、同様に素敵なカラーバーを得るために、

import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.colors 
import numpy as np 

colors = [plt.cm.tab20(0),plt.cm.tab20(1),plt.cm.tab20c(4), 
      plt.cm.tab20c(5),plt.cm.tab20c(6),plt.cm.tab20c(7)] 

cmap=matplotlib.colors.ListedColormap(colors) 
norm = matplotlib.colors.BoundaryNorm(np.arange(1,8)-0.5,len(colors)) 

x = np.arange(1,7) 

sc = plt.scatter(x,x,c=x, s=100, cmap=cmap, norm=norm) 
plt.colorbar(sc, ticks=x) 

plt.show()