cmocean文档
的cmocean函数返回由Kristen Thyng生成的感知一致的颜色地图。cmocean项目的详细描述可在http://matplotlib.org/cmocean．
如果你因为任何原因找到了引用这些颜色图的机会，或者如果你只是想要一些愉快的海滩阅读，请查看以下来自该杂志的论文海洋学：
克里斯汀·m·廷，查德·a·格林，罗伯特·d·赫特兰，希瑟·m·齐默尔和史蒂文·f·迪马科(2016)。海洋学的真实颜色:有效和准确的色图选择指南。海洋学， 29(3)， 10。doi: 10.5670 / oceanog.2016.66
参见:rgb．
内容
语法
cmocean cmap = cmocean('ColormapName') cmap = cmocean('-ColormapName') cmap = cmocean(…，NLevels) cmap = cmocean(…，'pivot'，PivotValue) cmap = cmocean(…，'negative') cmocean(…)
描述
cmocean没有任何输入显示颜色地图选项。
cmap = cmocean('ColormapName')返回一个256x3的颜色图。ColormapName可以是以下任何一种:
cmap = cmocean('-ColormapName')any前面的负号ColormapName翻转颜色映射的顺序。
cmap = cmocean(…，NLevels)指定颜色图中的层数。默认值为256．
cmap = cmocean(…，'pivot'，PivotValue)将发散色度图居中，使颜色发散点对应于指定值，并使用当前出租车限制设置最大范围。如果没有PivotValue是集,0假定。此函数的早期版本使用“零”的语法“主”,0旧的语法仍然被支持。万博1manbetx
Cmap = cmocean(…，'负')反转颜色图的明度配置文件。如果默认的白色发散点丢失在白色背景中，这对于发散色图特别有用。
cmocean(…)在没有任何输出的情况下，将当前颜色映射设置为当前轴。
例子
使用这个示例图:
显示亮度图像(峰(1000)+ 1)colorbar
将颜色映射设置为“海藻”：
cmocean (“海藻”）
和上面一样，不过是倒着写的藻类colormap:
cmocean (“海藻”）
将颜色映射设置为12级“太阳”：
cmocean (“太阳”, 12)
获取5级热图的RGB值:
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
其中一些值小于零，另一些值大于零。如果这个数据集代表异常，也许发散的颜色图更合适:
cmocean (“平衡”）
这个颜色轴1.7776的中心值不太可能是数据发散的有趣值。如果要使用当前颜色轴限制将颜色映射居中于零点，只需包含“主”选择:
cmocean (“平衡”，“主”, 0)
绝对数量与异常
在绘制一个线性量(如一个月的总降水量)时，使用从亮到暗或从暗到亮的线性色图。这是2017年12月的降水量雨colormap:
文件名=“ERA_Interim_2017.nc”；Lat = ncread(文件名“纬度”）;Lon = ncread(文件名，“经”）;Tp = ncread(文件名，“tp”）;总降水量%图h = imagescn(lon,lat,tp(:，:，12)'*100);标题12月降水的Cb = colorbar;ylabel (cb、“每月总额(厘米)”) cmocean雨持有在边界(“国家”，“颜色”rgb (“灰色”)的士([0 2])
然而，异常情况证明了一种不同的方法。使用发散色图显示异常的空间模式，在数值异常高、低或接近平衡的区域之间提供清晰的描述。
这是发散者冰斗湖12月降水量相对于年平均降水量的颜色图:
Precip_anomaly = tp(:，:，12) - mean(tp,3);figure imagescn(lon,lat,Precip_anomaly'*100)标题12月降水的Cb = colorbar;ylabel (cb、降水异常(厘米)) cmocean冰斗湖Caxis([-1 1]*0.6)持有在边界(“国家”，“颜色”rgb (“灰色”）)
地形
地形是一个特殊的例子，因为清楚地区分陆地和海洋通常很重要，但我们仍然希望感知的颜色和海拔高度之间有线性关系。典型的发散色图平衡或旋度可能会把视线引向海岸线的大致方向，但不能提供陆地和海洋之间的明确定义，因此cmoceancolormaps包括“威尼斯平底渔船”，它是专门为地形设计的。
[Lat,Lon] = cdtgrid(0.25);Z = topo_interp(Lat,Lon);图imagescn(Lon,Lat,Z) caxis([-1 1]*6000) cmocean威尼斯平底渔船
负colormaps
我最近遇到了一种情况，我在白色背景上有一个分散的数据图，但是cmocean(资产”)把最重要的数据点变成白色，几乎看不见。情况是这样的:
%一些带噪声的样本数据:X = 10*兰特(300,1)-5;噪声= 2*randn(size(x));Y = x.^2+噪声;理论上完美的x^2直线:x_theory = linspace(min(x)，max(x)，50);Y_theoretical = x_theoretical.^2;绘制数据: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、“相对于理论的误差”)箱从轴紧
我想展示我的噪声数据与完美的理论x平方线有多远，所以发散性cmocean(资产”)地图似乎很合适:
cmocean (“平衡”，“主”, 0)
但是在上面的图中，人们的注意力从理论线转移到了暗红色和深蓝色的离群值上。在这种情况下，负色系可能是首选:
cmocean (“平衡”，“主”0,“负面”）
作者信息
这个函数是由查德·a·格林德克萨斯大学奥斯汀分校地球物理研究所(UTIG)， 2016年6月，使用的彩色地图克里斯汀Thyng德克萨斯农工大学海洋系教授。更多有关cmocean项目可在http://matplotlib.org/cmocean．更新了新的颜色地图雨，威尼斯平底渔船，diff,冰斗湖2019年1月。