matplotlib 中的颜色和颜色映射的使用

2024-04-15 18:24| 来源: 网络整理| 查看: 265

一、指定颜色的方法

1、使用名称或缩写

1.1 matplotlib 内建的默认颜色缩写如下：

'b'：蓝色(blue) 'g'：绿色(green) 'r'：红色(red) 'c'：青色(cyan) 'm'：洋红(magenta) 　　　　'y'：黄色(yellow) 'k'：黑色(black) 'w'：白色(white)

1.2 matplotlib 中的 148 种颜色

颜色全写和缩写的大小写都可以。

2、用区间 [0, 1] 上的浮点字符串指定灰度值。

例如，0 为黑色，1 为白色。

3、用区间 [0,1] 上的浮点数指定三元(RGB) 或四元(RGBA) 元组

例如: (0.1, 0.3, 0.7)

4、用十六进制字符串指定RGB或RGBA值。

例如、#0F0F0F ，#1F2F3F4F

matplotlib 中的 148 种颜色

matplotlib 中的 160 种颜色映射

#1、matplotlib中的 148 种颜色

import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt colors = mpl.colors.cnames.keys() fig = plt.figure('百里希文', facecolor='lightyellow', edgecolor='k') axes = fig.subplots(len(colors)//4, 4) for c, ax in zip(colors, axes.ravel()): ax.hist(1, 3, color=c) ax.text(1.2, 0.1, c) ax.set_axis_off() fig.subplots_adjust(left=0, bottom=0, right=0.9, top=1, hspace=0.1, wspace=0.1) plt.show()

#2 matplotlib 中的 160 种颜色映射

import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt cmaps = mpl.cm.cmap_d.keys() # 也可用 cmamps = plt.colormaps() gradient = np.linspace(0, 1, 256) gradient = np.vstack((gradient, gradient)) fig = plt.figure(figsize=(42, 62), facecolor='lightyellow', ) axes = fig.subplots(len(cmaps)//2, 2) # 增加绘图子区 # for cmap, ax in zip(sorted(cmaps), axes.ravel()): # 绘制图形 ax.imshow(gradient, aspect='auto', cmap=plt.get_cmap(cmap) ) # 在每个图形中添加文本 ax.text(x=100, y=1, # 文本所在坐标位置 s=cmap, # 文本内容 fontsize=28, # 文本字体大小 color='k', # 文本颜色 weight='bold', # 字体粗细风格 ) # 不显示坐标轴 ax.set_axis_off() # 设置子区布局 fig.subplots_adjust(left=0.1, right=0.8, top=1, bottom=0, hspace=0.3, wspace=0.4) plt.show()

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