运用get_cmap()函数将数据分类显示的实例解析

get_cmap()函数是matplotlib库中的一个函数，用于获取一个颜色映射对象。颜色映射对象是用于将数据值映射到颜色的工具。在数据分类显示的场景中，我们可以使用get_cmap()函数来获取一个合适的颜色映射对象，然后将数据的不同类别用不同颜色进行显示。

下面我将用一个例子来说明get_cmap()函数的使用。

首先，我们需要导入matplotlib库和numpy库，并生成一些随机数据，用来表示不同类别的数据。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)
labels = np.random.randint(0, 10, 100)

在这个例子中，我们生成了两个随机的一维数组x和y，它们分别表示数据的x轴和y轴的坐标。另外，我们还生成了一个长度为100的数组labels，它表示每个数据点所属的类别。

接下来，我们使用get_cmap()函数来获取一个颜色映射对象。该函数接受一个字符串参数，表示颜色映射的名称。代码如下：

# 获取颜色映射对象
cmap = plt.get_cmap('tab10')

在上面的代码中，我们使用了'tab10'作为参数，这表示我们希望获取一个包含10个离散颜色的颜色映射对象。

最后，我们可以使用颜色映射对象来将数据的不同类别用不同颜色进行显示。代码如下：

# 根据类别用不同颜色进行显示
for i in range(10):
    mask = labels == i
    plt.scatter(x[mask], y[mask], color=cmap(i), label='Class {}'.format(i))

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们使用for循环遍历每个类别，对每个类别的数据点使用不同的颜色进行显示。cmap(i)表示根据颜色映射对象获取第i个颜色。

最后，我们再添加一个图例，它显示了不同类别的含义，然后调用plt.show()函数来显示图形。

通过以上的代码，我们可以得到一个包含10个类别的散点图，每个类别的数据点使用了不同颜色进行显示。这样可以让我们更直观地看到不同类别的数据之间的关系。