Python使用matplotlib可视化绘图时你可用的颜色有哪些?把色彩可视化出来自己选好了

Posted Data+Science+Insight

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python使用matplotlib可视化绘图时你可用的颜色有哪些?把色彩可视化出来自己选好了相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Python使用matplotlib可视化绘图时你可用的颜色有哪些?把色彩可视化出来自己选好了

目录

Python使用matplotlib可视化绘图时你可用的颜色有哪些?把色彩可视化出来自己选好了

#基础色彩

#画面调色板色彩

​ #CSS色彩

#代码查看可用色谱

List of named colors


#基础色彩

#画面调色板色彩

 #CSS色彩

#代码查看可用色谱

from matplotlib.patches import Rectangle
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors


def plot_colortable(colors, title, sort_colors=True, emptycols=0):

    cell_width = 212
    cell_height = 22
    swatch_width = 48
    margin = 12
    topmargin = 40

    # Sort colors by hue, saturation, value and name.
    if sort_colors is True:
        by_hsv = sorted((tuple(mcolors.rgb_to_hsv(mcolors.to_rgb(color))),
                         name)
                        for name, color in colors.items())
        names = [name for hsv, name in by_hsv]
    else:
        names = list(colors)

    n = len(names)
    ncols = 4 - emptycols
    nrows = n // ncols + int(n % ncols > 0)

    width = cell_width * 4 + 2 * margin
    height = cell_height * nrows + margin + topmargin
    dpi = 72

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(width / dpi, height / dpi), dpi=dpi)
    fig.subplots_adjust(margin/width, margin/height,
                        (width-margin)/width, (height-topmargin)/height)
    ax.set_xlim(0, cell_width * 4)
    ax.set_ylim(cell_height * (nrows-0.5), -cell_height/2.)
    ax.yaxis.set_visible(False)
    ax.xaxis.set_visible(False)
    ax.set_axis_off()
    ax.set_title(title, fontsize=24, loc="left", pad=10)

    for i, name in enumerate(names):
        row = i % nrows
        col = i // nrows
        y = row * cell_height

        swatch_start_x = cell_width * col
        text_pos_x = cell_width * col + swatch_width + 7

        ax.text(text_pos_x, y, name, fontsize=14,
                horizontalalignment='left',
                verticalalignment='center')

        ax.add_patch(
            Rectangle(xy=(swatch_start_x, y-9), width=swatch_width,
                      height=18, facecolor=colors[name], edgecolor='0.7')
        )

    return fig

plot_colortable(mcolors.BASE_COLORS, "Base Colors",
                sort_colors=False, emptycols=1)
plot_colortable(mcolors.TABLEAU_COLORS, "Tableau Palette",
                sort_colors=False, emptycols=2)

plot_colortable(mcolors.CSS4_COLORS, "CSS Colors")

# Optionally plot the XKCD colors (Caution: will produce large figure)
#xkcd_fig = plot_colortable(mcolors.XKCD_COLORS, "XKCD Colors")
#xkcd_fig.savefig("XKCD_Colors.png")

plt.show()

List of named colors

This plots a list of the named colors supported in matplotlib. Note that xkcd colors are supported as well, but are not listed here for brevity.

For more information on colors in matplotlib see

参考:List of named colors

参考:matplotlib

以上是关于Python使用matplotlib可视化绘图时你可用的颜色有哪些?把色彩可视化出来自己选好了的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Python进阶(四十)-数据可视化の使用matplotlib进行绘图

Python进阶(三十九)-数据可视化の使用matplotlib进行绘图分析数据

Python--matplotlib绘图可视化知识点整理

Python--matplotlib 绘图可视化练手--折线图/条形图

Python绘图与可视化

Python 绘图与可视化 matplotlib 制作Gif动图