Função scatter com colormaps

Quando se trabalha com muitas cores num gráfico, um dos problemas é achar uma combinação de cores adequada. Outro problema é o trabalho que isso da. Escrever cada cor uma por uma é demorado. Para resolver esses dois problemas a biblioteca matplotlib colormaps (mapas de cores). Com um colormaps você não precisar se preocupar com a combinação de cores e nem de escrever uma por uma. Os mapas de cores fornecem cores de forma continua baseado numa cor ou em varias.

Como usar colormaps com a função scatter

O módulo matplotli.cm fornece muitos mapas de cores. Além disso esse módulo fornece funções para você criar o seu próprio mapa de core. Um coisa que não é muito usado,pelo menos por min. Já que os mapas de cores, que vem no módulo matplotlib.cm, são numerosos e servem para a maioria das necessidades.
Nos exemplos anteriores, com a função scatter, usamos o parâmetro color com uma lista de cores. Os colormaps funcionam como uma lista de cores, com a diferença que as cores seguem uma sequência lógica. E ao invés de usar o parâmetro color vamos usar o cmap.

Exemplo

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

Numero_Cores = 50
angulo = np.linspace(0, 8 * 2 * np.pi, Numero_Cores)
raio = np.linspace(.5, 1., Numero_Cores)
x = raio * np.cos(angulo)
y = raio * np.sin(angulo)

plt.scatter(x, y, c = angulo, cmap = cm.viridis)
plt.show()

Executando o código acima o gráfico apresentado deve ser igual a esse:

Como funciona o parâmetro cmap

O parametro cmap recebe um mapa de cores. Isso define quais cores serão usadas. E o parâmetro c define o número de cores que será usado.
Nesse exemplo, usamos o mapa de cor viridis. Que é um mapa de cores que vai do roxo ao amarelo. Com o parâmetro c definimos que nosso gráfico vai ter cinquenta cores do mapa de cores viridis. Em todos os mapas de cores o espaçamento entre as cores é uniforme. Assim as cores vão aumentando da cor com o menor valor para a maior (no nosso caso, do roxo para o amarelo).

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