jupyter notebook中matplotlib调整颜色

在Jupyter Notebook中使用Matplotlib绘制图表时，你可以通过多种方式来调整颜色。以下是几个常用的方法：

1. **直接指定颜色**：当你创建图形元素（如线、点等）时，可以直接传入颜色名称或十六进制编码，例如 `plt.plot(x, y, color='red')` 或 `color='#FF0000'`。

2. **使用颜色映射**（Colormap）：如果你想要根据数据值自动分配颜色，可以使用`colormaps`，比如`plt.imshow(data, cmap='hot')`。这会将图像的不同像素值映射到颜色空间的不同部分。

3. **设置全局颜色主题**：使用`rcParams`可以改变整个图的颜色风格，例如：

   import matplotlib.pyplot as plt
   plt.rcParams['axes.prop_cycle'] = plt.cycler(color=['b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k'])

4. **调用函数修改颜色**：Matplotlib提供了一些函数来修改线条、标记和其他图形元素的颜色，如 `line.set_color('blue')` 或 `ax.set_facecolor('#A0CBE2')`。

5. **颜色映射函数**：比如`plt.cm.get_cmap()` 可以用于选择并返回一个预定义的颜色映射，然后使用`colors.from_list`将其转换为适合绘图的颜色列表。

记得在每个绘图操作结束后调用`plt.show()`来显示结果。