使用软件为：
ANACNDA（python3.9）
如下所示，在python中绘制CIE1931色度图需要用到colour库。在anaconda prompt中下载安装
pip install colour-science
这样可能网速很拉胯。可以用各种镜像地址安装。
也可以先下载到本地再安装，下载地址：
https://pypi.org/project/colour-science/#files
anaconda安装本地包教程：
https://blog.csdn.net/qq_40820270/article/details/
安装之后：
import colour
import matplotlib.pyplot as plt
[x,y]=[0.3,0.6]
colour.plotting.plot_chromaticity_diagram_CIE1931(standalone=False)
plt.plot(x,y,'o',markersize=8,color=(0,0.5,0))
plt.axis([-0.1, 1, -0.1, 1])
plt.show()
结果如下图所示。当然，可以根据自己的需要对[x,y]这两个色度坐标做你想要的变换，比读取RGB图像的一个像素点，转换为xyY坐标，再在图中进行标识。
两图比较，由plot_RGB_chromaticities_in_chromaticity_diagram_CIE1976UCS()绘制的pointer色域图与第一个（matplotlib绘制）略有不同，在见右上角处。根据色度学，pointer色域是自然界常见的颜色范围，目前所用的几种颜色空间都是围绕pointer色域来定义，使之尽可能多的包含pointer色域。BT.709色域是HDTV采用的标准，对CIE1976色域的覆盖率为33.2%，对pointer色域的覆盖率为70.2%。
import xyzToLab from "xyz-to-lab" ;
xyzToLab ( [ 77 , 92.78 , 13.85 ] ) ; // [97.13824698129729, -21.555908334832285, 94.48248544644461]
您还可以从unpkg使用UMD构建：
< script src =" https://unpkg.com/xyz-to-lab/lib/xyz-to-lab.js " > </ script >
< script src =" https://unpkg.com/xyz-to-lab/lib/xyz-to-l
既然要绘制这个图，大家应该对xy色品坐标有所了解。如果不是很了解的可以参考这个CIE1931xyY色度图-复旦大学.ppt了解一下基本的色度学知识。色度图中的外形轮廓线是可见光范围里(约380nm-760nm)单色光颜色轨迹线等能白点E的坐标。
我想在这些坐标内创建一个ciexyY颜色的三角形图：(.119，.113)，(.162，.723)，(.695，.304)，如图所示-亮度Y设置为30.0。在我创建了一个0-1之间xy值的三维数组。然后我创建了一个矩阵，三角形内有1，三角形外有0。我把三角形矩阵乘以xyNdarray。然后我循环使用xyY-ndarray并将xyY值转换为rgb，并显示它们。在结果有点接近，但不正确。我想错误是在最...
CIE色度图是一种用于可视化颜色和色彩空间的工具，它基于国际照明委员会（CIE）定义的色度图谱。通过绘制CIE色度图，我们可以更好地理解和比较不同颜色之间的差异和关系。CIE色度图是一种用于可视化颜色和色彩空间的工具，它基于国际照明委员会（CIE）定义的色度图谱。通过绘制CIE色度图，我们可以更好地理解和比较不同颜色之间的差异和关系。首先，我们定义了CIE 1931标准观察者曲线的x和y坐标。首先，我们定义了CIE 1931标准观察者曲线的x和y坐标。函数绘制了CIE色度图的边界。函数绘制了CIE色度图。
关于CIE1931图，市面上的图像绘制基本是在网上找图然后来做，这样做出来的图分辨率不高，而且图像的彩色表现效果也不好，对于需要原始的彩色图而言，这种做法太low了，而且显得不专业，而且CIE坐标位置要不是非常的准确
本来用C# 开发了绘制CIE1931彩色马蹄形图，彩色图像全部都是通过代码实现，
软件支持CIE1931色坐标描点显示，通过CIE图可查看实际颜色，支持多点同时显示，支持图片导出
导出的图像分辨率很高，默认为325*355 12万像素，如果需要更高的也可修改，需要源码也可私聊，
我想在这些坐标内创建一个ciexyy颜色的三角图:(.119,.113),(.162,.723),(.695,.304),如图中所示-亮度y设置为30.0。我已经创建了一个XY值介于0-1之间的三维数组。然后我创建了一个矩阵,其中1在三角形内,0在三角形外。我把三角形矩阵乘以xyy-ndarray。然后我循环遍历xyy ndarray并将xyy值转换为rgb,并显示它们。结果有点接近,但不正确。我...
Colorbar可以显示图中的颜色映射范围，帮助理解图中不同颜色所代表的数据范围。例如，在热力图中，不同的颜色可能表示不同的温度值，颜色条可以告诉哪种颜色对应哪个温度值。Colorbar可以提供关于颜色和数据之间的映射关系的信息。可以通过查看颜色条来了解不同颜色在图中代表的数据值。颜色条可以帮助理解数据的分布情况。例如，颜色条中的颜色分布越均匀，表示数据在整个范围内都有分布。
