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color.py

@@ -0,0 +1,97 @@
+import numpy as np
+from typing import Dict, Tuple
+import json
+
+
+def create_color_gradient_mapping(val_sequence: np.ndarray) -> Dict[int, tuple]:
+    """
+    创建颜色渐变映射,颜色值范围为0-255,使用Python list类型,分界值四舍五入为整数
+
+    Parameters:
+        val_sequence: numpy数组,包含分界值序列
+
+    Returns:
+        Dict[int, tuple]: 键为四舍五入后的分界值(整数),值为对应的RGBA颜色元组(Python list)
+    """
+    # 确保输入是numpy数组
+    val_sequence = np.array(val_sequence)
+
+    # 定义基础颜色 (蓝色到红色),使用0-255格式和Python list类型
+    blue = [0, 0, 255, 255]  # 起始蓝色 (R,G,B,A)
+    red = [255, 0, 0, 255]  # 结束红色 (R,G,B,A)
+
+    # 创建结果字典
+    result = {}
+
+    # 添加第一个元素（纯蓝色）
+    result[round(float(val_sequence[0]))] = tuple(blue)
+
+    # 为中间值生成渐变色
+    for i in range(1, len(val_sequence) - 1):
+        # 计算当前位置的比例
+        ratio = i / (len(val_sequence) - 1)
+        # 线性插值计算当前颜色
+        current_color = [int(b * (1 - ratio) + r * ratio) for b, r in zip(blue, red)]
+
+        result[round(float(val_sequence[i]))] = tuple(current_color)
+
+    # 添加最后一个元素（纯红色）
+    result[round(float(val_sequence[-1]))] = tuple(red)
+
+    return result
+
+
+def get_color_from_value(
+    value: float, color_mapping: Dict[int, Tuple[int, int, int, int]]
+) -> Tuple[int, int, int, int]:
+    """
+    根据输入的值,从颜色映射字典中查找对应的颜色,使用线性插值
+
+    Parameters:
+        value: 输入值
+        color_mapping: 颜色映射字典
+
+    Returns:
+        Tuple[int, int, int, int]: RGBA颜色元组
+    """
+    if value <= 10:
+        return (0, 0, 255, 255)
+    if value >= 3500:
+        return (255, 0, 0, 255)
+    # 找到小于等于输入值的最大分界值
+    max_key = max([k for k in color_mapping if k <= value])
+
+    # 找到大于输入值的最小分界值
+    min_key = min([k for k in color_mapping if k > value])
+
+    # 计算当前值在两个分界值之间的比例
+    max_val = color_mapping[max_key]
+    min_val = color_mapping[min_key]
+    ratio = (value - max_key) / (min_key - max_key)
+
+    # 线性插值计算颜色
+    current_color = [
+        int(max_c * (1 - ratio) + min_c * ratio)
+        for max_c, min_c in zip(max_val, min_val)
+    ]
+    return tuple(current_color)
+
+
+# 使用示例:
+if __name__ == "__main__":
+    # 生成原始序列
+    x_min = 10
+    x_max = 3500
+    a = 0.25
+    n = 19
+    val = (np.linspace((x_min**a), (x_max**a), n)) ** (1 / a)
+
+    # 生成颜色映射
+    color_mapping = create_color_gradient_mapping(val)
+
+    print(json.dumps(color_mapping))
+
+    # 使用get_color_from_value()方法查找颜色
+    print(get_color_from_value(89.47, color_mapping))  # (15, 0, 240, 255)
+    print(get_color_from_value(3500, color_mapping))  # (255, 0, 0, 255)
+    print(get_color_from_value(50, color_mapping))  # (64, 0, 191, 255)

main.py

@@ -6,6 +6,17 @@ import json
 from datetime import datetime, timedelta
 import numpy as np
 from shapely.geometry import mapping
+from color import create_color_gradient_mapping, get_color_from_value
+
+
+x_min = 10
+x_max = 3500
+a = 0.25
+n = 19
+val = (np.linspace((x_min**a), (x_max**a), n)) ** (1 / a)
+
+# 生成颜色映射
+color_mapping = create_color_gradient_mapping(val)
 
 
 def convert_coordinates(coord_list):
@@ -133,8 +144,9 @@ def generate_river_czml(river_df, runoff_df, level=4, start_time=None):
 
         for hour, runoff in enumerate(river_runoff):
             time_offset = hour * 3600  # 转换为秒
-            color = get_color(runoff, 0, max_runoff)
+            print("runoff", runoff)
-            color_property["rgba"].extend([time_offset] + color)
+            color = get_color_from_value(abs(runoff), color_mapping)
+            color_property["rgba"].extend([time_offset] + list(color))
 
         # 创建河段实体
         entity = {

prompt.txt

@@ -71,4 +71,29 @@
 河段的颜色从蓝到红，径流小时用蓝色表示，大时用红色表示。
 
 [object]
-请给出生成czml的python代码
+请给出生成czml的python代码
+
+
+=======================================================================
+
+[context]
+我有一个幂次序列，是有如下代码生成的：
+
+CODE```
+import numpy as np
+
+min=10
+max=3500
+a = 0.25
+n = 19
+val = (np.linspace((xmin ** a), (3500 ** a), n)) ** (1 / a)
+```
+
+[object]
+请根据这个序列，生成颜色区间
+
+颜色区间由蓝色渐变为红色
+
+小于val中第一元素值的为蓝色，大于val中最后一个元素值的为红色。
+
+请用python实现，该方法返回一组列表，列表中的元素包含了两个属性，value和rgba