Matplotlib中的Colormap（顏色映射）是用于將數據值映射到顏色的一種方式。Colormap可以應用于各種可視化圖形中，例如熱力圖、散點圖和等高線圖等。
Matplotlib中內置了一些常用的Colormap，同時也支持自定義Colormap。下面是一些常用的Colormap及其特點：
Sequential Colormap（順序Colormap）：順序Colormap是一種從低到高（或從高到低）的顏色漸變序列。它通常用于表示連續的數值數據，例如溫度、海拔高度等。常見的順序Colormap有"viridis"、“inferno”、"plasma"和"magma"等。
Diverging Colormap（離散Colormap）：離散Colormap是一種從中間向兩端漸變的顏色序列。它通常用于表示有正負差異的數據，例如溫度差、得分差等。常見的離散Colormap有"coolwarm"、"RdBu"和"seismic"等。
Qualitative Colormap（定性Colormap）：定性Colormap是一種用于區分不同類別的顏色序列。它通常用于表示分類數據，例如不同種類的花朵、不同類型的汽車等。常見的定性Colormap有"Set1"、“Set2”、"Set3"和"Pastel"等。
Miscellaneous Colormap（雜項Colormap）：雜項Colormap包含一些特殊用途的Colormap，例如黑白漸變的"gray"、彩虹漸變的"rainbow"和白色漸變的"hot"等。
Matplotlib中使用Colormap的方式有兩種：一種是通過plt.cm模塊中的函數調用，另一種是通過Colormap對象的方法調用。例如，可以使用plt.cm.viridis函數調用"viridis" Colormap，也可以使用plt.cm.get_cmap("viridis")方法調用。
使用Colormap時，可以通過plt.colorbar()函數將Colormap與圖形關聯起來，以便顯示顏色與數據值之間的映射關系。
除了內置的Colormap，Matplotlib還支持自定義Colormap。可以通過plt.cm.colors.LinearSegmentedColormap類創建自定義的Colormap，并通過添加顏色分段和顏色映射來定義Colormap的特性。
總結起來，Colormap是Matplotlib中用于將數據值映射到顏色的一種方式。通過選擇合適的Colormap，可以更好地展示數據的特征和差異。
