python科研配色

对于科研配色，一种常见的做法是使用 matplotlib 库来绘制图形，并使用其中的配色方案。下面是一些常用的配色方案/调色板供您参考：

1. "viridis"：一种从蓝色到黄色的颜色渐变配色方案，适用于表示温度或密度等连续变量。

   import matplotlib.pyplot as plt

   plt.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3], color='viridis')
   plt.show()

2. "plasma"：一种从蓝色到红色的颜色渐变配色方案，适用于表示温度或密度等连续变量。

   import matplotlib.pyplot as plt

   plt.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3], color='plasma')
   plt.show()

3. "coolwarm"：一种从蓝色到红色的颜色渐变配色方案，适用于表示正负值之间的差异。

   import matplotlib.pyplot as plt

   plt.plot([1, 2, 3], [1, -2, 3], color='coolwarm')
   plt.show()

4. "Set1"：一种包含多种鲜艳颜色的配色方案，适用于区分不同类别的数据。

   import matplotlib.pyplot as plt

   plt.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3], color='Set1')
   plt.show()

这些仅是一些示例，您可以根据具体需求选择适合的配色方案。还可以通过调整对象的 alpha 值或使用不同的色彩空间来自定义配色方案。