matplotlib中的SCI配色

matplotlib中的`sci`（Scientific）配色方案是一种专门为科学图表设计的颜色选择，它通常用于呈现数据集，特别是在物理、化学和工程领域。这种配色方案通常倾向于使用较暗的颜色，对比度较高，并避免使用可能会混淆的颜色对，比如蓝色和绿色。

在`matplotlib`中，你可以通过`plt.cm.get_cmap('sci')`来获取`sci`颜色映射，然后使用`colors = cmap(np.arange(len(data)))`将这个颜色映射应用到你的数据上。例如，如果你有一个数据数组`data`，你可以用这个颜色序列来绘制折线图或条形图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

cmap = plt.cm.sci
colors = cmap(np.linspace(0, 1, len(data)))

plt.plot(data, color=colors)

`sci`配色并不适用于所有类型的图表，如果需要更通用或艺术性的视觉效果，你可能需要切换到其他如`viridis`、`plasma`等默认的或自定义的颜色映射。

相关问题

matplotlib颜色十种sci配色

Matplotlib 提供了一系列预定义的科学配色方案，可以通过 `plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']` 来获取当前使用的配色方案的颜色列表。以下是十种常用的科学配色方案及其对应的颜色：

1. 'tab:blue'
2. 'tab:orange'
3. 'tab:green'
4. 'tab:red'
5. 'tab:purple'
6. 'tab:brown'
7. 'tab:pink'
8. 'tab:gray'
9. 'tab:olive'
10. 'tab:cyan'

你可以使用这些颜色名称来设置 Matplotlib 图表中的线条、点、柱状图等元素的颜色。例如，可以通过 `plt.plot(x, y, color='tab:blue')` 来设置折线图的颜色为蓝色。

matplotlib用sns配色

要在matplotlib中使用seaborn配色方案，可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 使用seaborn的配色方案
sns.set_palette("colorblind")

# 绘制图形
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], label="Line 1")
ax.plot([1, 2, 3], [3, 4, 5], label="Line 2")
ax.legend()
plt.show()

在这个例子中，我们使用了seaborn的“colorblind”配色方案，它适用于颜色感知障碍的人。您可以使用其他seaborn配色方案，如“darkgrid”，“bright”，“pastel”，“muted”等。

如果您想要使用seaborn的默认样式，您可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 使用seaborn的默认样式
sns.set()

# 绘制图形
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], label="Line 1")
ax.plot([1, 2, 3], [3, 4, 5], label="Line 2")
ax.legend()
plt.show()

这将使用seaborn的默认样式和颜色。