matplotlib 中的命名颜色

Posted 2023-02-18

【中文标题】matplotlib 中的命名颜色

【英文标题】：Named colors in matplotlib

【发布时间】：2014-04-19 22:26:57

【问题描述】：

matplotlib 中有哪些命名颜色可用于绘图？我可以在 matplotlib 文档中找到一个列表，声称这些是唯一的名称：

b: blue
g: green
r: red
c: cyan
m: magenta
y: yellow
k: black
w: white

但是，我发现这些颜色也可以使用，至少在这种情况下：

scatter(X,Y, color='red')
scatter(X,Y, color='orange')
scatter(X,Y, color='darkgreen')

但这些不在上面的列表中。有谁知道可用的命名颜色的详尽列表？

【问题讨论】：

基本上，它是所有的 html 颜色名称，所以如果你想要几个漂亮的图表，你可以随时用谷歌搜索“HTML 颜色”。不过，@BoshWash 在下面的出色回答为您提供了确切的列表。

matplotlib.org也有这张好图

这张照片不错，我可能应该注意到了。公平地说，它是在我发布这个问题的一个月前首次发布的，我很确定在那之前我已经多次搜索文档来寻找这个问题的答案。

【参考方案1】：

我经常忘记我想使用的颜色的名称，并不断回到这个问题 =)

以前的答案很好，但我发现从发布的图像中获得可用颜色的概述有点困难。我更喜欢将颜色与相似颜色分组，所以我稍微调整了上面评论中提到的matplotlib answer，以获得按列排序的颜色列表。顺序与我用肉眼排序的方式不同，但我认为它提供了一个很好的概述。

我更新了图像和代码以反映已添加“rebeccapurple”，并且自从我最初发布此答案以来，三种鼠尾草颜色已移至“xkcd:”前缀下。

我确实与 matplotlib 示例没有太大变化，但这里是完整的代码。

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


colors = dict(mcolors.BASE_COLORS, **mcolors.CSS4_COLORS)

# Sort colors by hue, saturation, value and name.
by_hsv = sorted((tuple(mcolors.rgb_to_hsv(mcolors.to_rgba(color)[:3])), name)
                for name, color in colors.items())
sorted_names = [name for hsv, name in by_hsv]

n = len(sorted_names)
ncols = 4
nrows = n // ncols

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 10))

# Get height and width
X, Y = fig.get_dpi() * fig.get_size_inches()
h = Y / (nrows + 1)
w = X / ncols

for i, name in enumerate(sorted_names):
    row = i % nrows
    col = i // nrows
    y = Y - (row * h) - h

    xi_line = w * (col + 0.05)
    xf_line = w * (col + 0.25)
    xi_text = w * (col + 0.3)

    ax.text(xi_text, y, name, fontsize=(h * 0.8),
            horizontalalignment='left',
            verticalalignment='center')

    ax.hlines(y + h * 0.1, xi_line, xf_line,
              color=colors[name], linewidth=(h * 0.8))

ax.set_xlim(0, X)
ax.set_ylim(0, Y)
ax.set_axis_off()

fig.subplots_adjust(left=0, right=1,
                    top=1, bottom=0,
                    hspace=0, wspace=0)
plt.show()

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其他命名颜色

于 2017 年 10 月 25 日更新。我将之前的更新合并到了这个部分。

xkcd

如果您想在使用 matplotlib 绘图时使用其他命名颜色，可以使用 xkcd crowdsourced color names，通过 'xkcd:' 前缀：

plt.plot([1,2], lw=4, c='xkcd:baby poop green')

现在您可以访问大量已命名的颜色！

表格

默认 Tableau 颜色可通过“tab:”前缀在 matplotlib 中使用：

plt.plot([1,2], lw=4, c='tab:green')

有十种不同的颜色：

HTML

您还可以通过HTML hex code 绘制颜色：

plt.plot([1,2], lw=4, c='#8f9805')

这更类似于指定 RGB 元组而不是命名颜色（除了十六进制代码作为字符串传递的事实），我不会包含您可以选择的 1600 万种颜色的图像。 ..

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有关更多详细信息，请参阅the matplotlib colors documentation 和指定可用颜色的源文件_color_data.py。

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【讨论】：

感谢剧情！出于好奇，“y”与“yellow”真的不同吗？第一个情节将它们作为不同的颜色。

@ComputerScientist 是的，根据this Github issue 和链接的邮件列表讨论，单个字母颜色根据它们的 Matlab 对应物分配 RBG 值，而全名对应于 HTML 颜色。 Matlab 单字母颜色目前也遵循 HTML 标准，因此我不确定这是否是最近的 Matlab 更改，或者是否出于可见性等原因调整/选择了 matplotlib 单字母颜色，讨论中也提到了这一点。跨度>

@AdrianTorrie：您可以奖励自己选择的赏金作为额外的“谢谢”！赏金奖励超级突出这个答案，并给回答者额外的分数。

感谢您及时更新！

@joelostblom，在 xkcd 颜色图中，您是如何让十六进制代码在颜色名称（黑色）旁边显示为灰色的？

【参考方案2】：

Matplotlib 使用来自其 colors.py 模块的字典。

要打印名称，请使用：

# python2:

import matplotlib
for name, hex in matplotlib.colors.cnames.iteritems():
    print(name, hex)

# python3:

import matplotlib
for name, hex in matplotlib.colors.cnames.items():
    print(name, hex)

这是完整的字典：

cnames = 
'aliceblue':            '#F0F8FF',
'antiquewhite':         '#FAEBD7',
'aqua':                 '#00FFFF',
'aquamarine':           '#7FFFD4',
'azure':                '#F0FFFF',
'beige':                '#F5F5DC',
'bisque':               '#FFE4C4',
'black':                '#000000',
'blanchedalmond':       '#FFEBCD',
'blue':                 '#0000FF',
'blueviolet':           '#8A2BE2',
'brown':                '#A52A2A',
'burlywood':            '#DEB887',
'cadetblue':            '#5F9EA0',
'chartreuse':           '#7FFF00',
'chocolate':            '#D2691E',
'coral':                '#FF7F50',
'cornflowerblue':       '#6495ED',
'cornsilk':             '#FFF8DC',
'crimson':              '#DC143C',
'cyan':                 '#00FFFF',
'darkblue':             '#00008B',
'darkcyan':             '#008B8B',
'darkgoldenrod':        '#B8860B',
'darkgray':             '#A9A9A9',
'darkgreen':            '#006400',
'darkkhaki':            '#BDB76B',
'darkmagenta':          '#8B008B',
'darkolivegreen':       '#556B2F',
'darkorange':           '#FF8C00',
'darkorchid':           '#9932CC',
'darkred':              '#8B0000',
'darksalmon':           '#E9967A',
'darkseagreen':         '#8FBC8F',
'darkslateblue':        '#483D8B',
'darkslategray':        '#2F4F4F',
'darkturquoise':        '#00CED1',
'darkviolet':           '#9400D3',
'deeppink':             '#FF1493',
'deepskyblue':          '#00BFFF',
'dimgray':              '#696969',
'dodgerblue':           '#1E90FF',
'firebrick':            '#B22222',
'floralwhite':          '#FFFAF0',
'forestgreen':          '#228B22',
'fuchsia':              '#FF00FF',
'gainsboro':            '#DCDCDC',
'ghostwhite':           '#F8F8FF',
'gold':                 '#FFD700',
'goldenrod':            '#DAA520',
'gray':                 '#808080',
'green':                '#008000',
'greenyellow':          '#ADFF2F',
'honeydew':             '#F0FFF0',
'hotpink':              '#FF69B4',
'indianred':            '#CD5C5C',
'indigo':               '#4B0082',
'ivory':                '#FFFFF0',
'khaki':                '#F0E68C',
'lavender':             '#E6E6FA',
'lavenderblush':        '#FFF0F5',
'lawngreen':            '#7CFC00',
'lemonchiffon':         '#FFFACD',
'lightblue':            '#ADD8E6',
'lightcoral':           '#F08080',
'lightcyan':            '#E0FFFF',
'lightgoldenrodyellow': '#FAFAD2',
'lightgreen':           '#90EE90',
'lightgray':            '#D3D3D3',
'lightpink':            '#FFB6C1',
'lightsalmon':          '#FFA07A',
'lightseagreen':        '#20B2AA',
'lightskyblue':         '#87CEFA',
'lightslategray':       '#778899',
'lightsteelblue':       '#B0C4DE',
'lightyellow':          '#FFFFE0',
'lime':                 '#00FF00',
'limegreen':            '#32CD32',
'linen':                '#FAF0E6',
'magenta':              '#FF00FF',
'maroon':               '#800000',
'mediumaquamarine':     '#66CDAA',
'mediumblue':           '#0000CD',
'mediumorchid':         '#BA55D3',
'mediumpurple':         '#9370DB',
'mediumseagreen':       '#3CB371',
'mediumslateblue':      '#7B68EE',
'mediumspringgreen':    '#00FA9A',
'mediumturquoise':      '#48D1CC',
'mediumvioletred':      '#C71585',
'midnightblue':         '#191970',
'mintcream':            '#F5FFFA',
'mistyrose':            '#FFE4E1',
'moccasin':             '#FFE4B5',
'navajowhite':          '#FFDEAD',
'navy':                 '#000080',
'oldlace':              '#FDF5E6',
'olive':                '#808000',
'olivedrab':            '#6B8E23',
'orange':               '#FFA500',
'orangered':            '#FF4500',
'orchid':               '#DA70D6',
'palegoldenrod':        '#EEE8AA',
'palegreen':            '#98FB98',
'paleturquoise':        '#AFEEEE',
'palevioletred':        '#DB7093',
'papayawhip':           '#FFEFD5',
'peachpuff':            '#FFDAB9',
'peru':                 '#CD853F',
'pink':                 '#FFC0CB',
'plum':                 '#DDA0DD',
'powderblue':           '#B0E0E6',
'purple':               '#800080',
'red':                  '#FF0000',
'rosybrown':            '#BC8F8F',
'royalblue':            '#4169E1',
'saddlebrown':          '#8B4513',
'salmon':               '#FA8072',
'sandybrown':           '#FAA460',
'seagreen':             '#2E8B57',
'seashell':             '#FFF5EE',
'sienna':               '#A0522D',
'silver':               '#C0C0C0',
'skyblue':              '#87CEEB',
'slateblue':            '#6A5ACD',
'slategray':            '#708090',
'snow':                 '#FFFAFA',
'springgreen':          '#00FF7F',
'steelblue':            '#4682B4',
'tan':                  '#D2B48C',
'teal':                 '#008080',
'thistle':              '#D8BFD8',
'tomato':               '#FF6347',
'turquoise':            '#40E0D0',
'violet':               '#EE82EE',
'wheat':                '#F5DEB3',
'white':                '#FFFFFF',
'whitesmoke':           '#F5F5F5',
'yellow':               '#FFFF00',
'yellowgreen':          '#9ACD32'

你可以像这样绘制它们：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
import matplotlib.colors as colors
import math


fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

ratio = 1.0 / 3.0
count = math.ceil(math.sqrt(len(colors.cnames)))
x_count = count * ratio
y_count = count / ratio
x = 0
y = 0
w = 1 / x_count
h = 1 / y_count

for c in colors.cnames:
    pos = (x / x_count, y / y_count)
    ax.add_patch(patches.Rectangle(pos, w, h, color=c))
    ax.annotate(c, xy=pos)
    if y >= y_count-1:
        x += 1
        y = 0
    else:
        y += 1

plt.show()

【讨论】：

感谢您的回答，这正是我想要的。我认为结合@Joe Kington 的评论，几乎涵盖了所有基础。

如果您想快速查看在线命名颜色的视觉列表：matplotlib.org/examples/color/named_colors.html

【参考方案3】：

除了BoshWash的回答，下面是他的代码生成的图片：

【参考方案4】：

要获得要在绘图中使用的完整颜色列表：

import matplotlib.colors as colors
colors_list = list(colors._colors_full_map.values())

所以，你可以这样快速使用：

scatter(X,Y, color=colors_list[0])
scatter(X,Y, color=colors_list[1])
scatter(X,Y, color=colors_list[2])
...
scatter(X,Y, color=colors_list[-1])