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赛博朋克这么火，如果与Python结合，能有多酷？

百家作者：大数据文摘 2020-12-20 12:58:31

大数据文摘授权转载自法纳斯特

《赛博朋克2077》，最近一款非常火的单机游戏～

游戏的背景设定在了2077年，一个科技高度发达但却混乱无序的“赛博朋克”都市当中。

在这个世界里，虽然科技高度发展，但是人类的生活水平却极度低下，或者说穷人的生活水平极度低下。

而且，除了极少部分的资本富人，剩下的全是穷人。

所以，这就是一个极端的世界，包含着非常多的元素。在视觉上，繁华的立体城市，到处是霓虹灯，人造光是所有的光源，甚至没有阳光。

对应的，在贫民窟，就是黑暗、潮湿。

虚拟和现实界限模糊，人工智能和人造人傻傻分不清楚，穷人和富人极度分化，到处充斥着恐怖主义。

总之就是一个绝对的反乌托邦世界，如果你感兴趣可以去深入了解一下，就先点到为止咯！

这期主要是给大家介绍一款“赛博朋克”风格的Python库，「mplcyberpunk」

GitHub：

https://github.com/dhaitz/mplcyberpunk

首先通过pip安装。

pip install mplcyberpunk

由于作者没有编写使用文档，而且只给了一部分的示例代码...

研究起来，是真的难搞啊！

先来看第一个示例。

import matplotlib.pyplot as plt
import mplcyberpunk

# 添加样式
plt.style.use("cyberpunk")

plt.plot([1, 3, 9, 5, 2, 1, 1], marker='o')
plt.plot([4, 5, 5, 7, 9, 8, 6], marker='o')

# 设置线条发光+面积图
mplcyberpunk.add_glow_effects()
plt.show()

得到一个线条发光的面积图。

确实很符合赛博朋克的霓虹灯风格，人造光源。

通过查看库的源码文件core.py，发现该库的两个主要功能。

即make_lines_glow(线条发光)和add_underglow(线条面积图)。

下面我们将每个方法都用一次。

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

plt.style.use("cyberpunk")

# 数据
x = np.arange(-7, 7, 0.1)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.sin(x) + x
y3 = np.sin(x) * x
y4 = np.sin(x) / x
plt.plot(x, y1)
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y3)
plt.plot(x, y4)

# 线条发光
mplcyberpunk.make_lines_glow()
# 面积图
mplcyberpunk.add_underglow()

# 保存图片
plt.savefig("defalut.png")

第一个是默认格式，第二个是添加线条发光，第三个是线条发光+面积图。

和作者给的示例图，差了标题和图例，小伙伴们可以自行添加～

此外还可以自定义一些其他类型的颜色。

默认colormap是cool。

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

# time
t = np.arange(0, 6.4, 0.1)
# frequency
f = 1
amplitudes = np.arange(-10, 11, 1)
# amplitude
A = [x * np.cos(f*t) for x in amplitudes]

# 设置颜色样式，cool、spring、winter、tab20、coolwarm
colormap_sect = np.linspace(0, 1, len(amplitudes))
colors = [cm.coolwarm(x) for x in colormap_sect]

plt.rcParams['figure.figsize'] = [6, 4]
plt.style.use("cyberpunk")
plt.xlim(right=6.3)

for i in range(21):
    plt.plot(t, A[i], color=colors[i])
mplcyberpunk.make_lines_glow()

# 标题名，cool、spring、winter、tab20、coolwarm
plt.title("Colormap: 'coolwarm'")
plt.savefig("colormap.png")

得到5种配色方案的图表。

看起来，都很炫！

最后还可以生成“赛博朋克”风格的地图。

使用到的是ridge_map的山脊地图。

GitHub：

https://github.com/ColCarroll/ridge_map

# 安装
pip install ridge_map
# 安装库的依赖
pip install scikit-image==0.14.2

这里需要注意，安装scikit-image时需指定0.14.2版本，否则会报错。

由于ridge_map这个库内容比较多，就不展开说了。

import matplotlib.font_manager as fm
import matplotlib.pyplot as plt
from ridge_map import RidgeMap
import mplcyberpunk

# 赛博朋克样式
plt.style.use("cyberpunk")

# 中文显示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # Windows
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Hiragino Sans GB'] # Mac
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 字体
font_prop = fm.FontProperties(fname="方正兰亭刊黑.ttf")

# 获取数据，此处需特殊技巧才能成功
rm = RidgeMap(bbox=(-156.250305, 18.890695, 154.714966, 20.275080), font=font_prop)

# 设置线条数，朝向，以及其他属性
values = rm.get_elevation_data(num_lines=200, viewpoint='north')
values = rm.preprocess(values=values,
                       water_ntile=10,
                       vertical_ratio=240)

# 设置标题，线条颜色，背景颜色等
rm.plot_map(values, label="夏威夷", kind='gradient', line_color=plt.get_cmap('spring'), background_color='#212946')
plt.savefig('夏威夷.png')

得到夏威夷岛的山脊地图，朋克风格满满！

作者提供的两个图，世界地图和欧洲地图，数据获取时间太久，所以选择放弃～

好像是可以使用heightmaps格式的图片直接实现，感兴趣的小伙伴，可以自己试试啦！

下面就来实验一个小一点的区域，台湾省。

import matplotlib.font_manager as fm
import matplotlib.pyplot as plt
from ridge_map import RidgeMap
import mplcyberpunk

# 赛博朋克样式
plt.style.use("cyberpunk")

# 中文显示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # Windows
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Hiragino Sans GB'] # Mac
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 字体
font_prop = fm.FontProperties(fname="方正兰亭刊黑.ttf")

# 获取数据，此处需特殊技巧才能成功
rm = RidgeMap(bbox=(122.014, 25.344, 120.036, 21.902), font=font_prop)

# 设置线条数，朝向，以及其他属性
values = rm.get_elevation_data(num_lines=200, viewpoint='north')
values = rm.preprocess(values=values,
                       water_ntile=10,
                       vertical_ratio=240)

# 设置标题，线条颜色，背景颜色等
rm.plot_map(values, label="台湾省", kind='gradient', line_color=plt.get_cmap('spring'), background_color='#212946')
plt.savefig('台湾省.png')