您可以使用下面的代码来执行此操作，而问题中的代码实际上与所需的代码非常接近，您所要做的就是调用
cmap您拥有的对象。
import matplotlibcmap = matplotlib.cm.get_cmap('Spectral')rgba = cmap(0.5)print(rgba) # (0.99807766255210428, 0.99923106502084169, 0.74602077638401709, 1.0)对于[0.0，1.0]范围之外的值，它将分别返回底色和底色。默认情况下，这是该范围内的最小和最大颜色（即0.0和1.0）。可以使用
cmap.set_under()和更改默认设置
cmap.set_over()。
对于“特殊”数字（例如）
np.nan，
np.inf默认值是使用0.0值，可以使用
cmap.set_bad()类似于“低于”和“高于”的方式来更改此值。
最后，您可能需要对数据进行规范化以使其符合范围
[0.0,1.0]。可以使用
matplotlib.colors.Normalize下面的小示例中所示的简单方式完成此操作，在该示例中，参数
vmin和
vmax描述应分别映射到0.0和1.0的数字。
import matplotlibnorm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=10.0, vmax=20.0)print(norm(15.0)) # 0.5
对数归一化器（matplotlib.colors.LogNorm）也可用于值范围较大的数据范围。
（感谢 Joe Kington和tcaswell提出了有关如何改善答案的建议。）
