python 画图颜色表

Python 画图可用的颜色表比较多，以下是一些常用的颜色表：

1. RGB值：可以指定三个颜色通道的值，例如 (255, 0, 0) 表示红色。

2. 十六进制值：可以用六个十六进制数字表示颜色，例如 "#FF0000" 表示红色。

3. 字符串名称：可以使用预定义的颜色名称，例如 "red" 表示红色。

4. 颜色映射表：可以使用一些内置的或自定义的颜色映射表，如 matplotlib 中的 viridis、jet 等。

相关问题

python 画图颜色设置

### 设置绘图颜色的方法

在Python中，`matplotlib` 和 `seaborn` 提供了多种方式来设置图表中的颜色。

对于简单的颜色设定，在绘制图形时可以直接通过参数指定颜色。例如：

plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], color='green')

当涉及到更复杂的可视化需求时，可以利用预定义的颜色映射表（colormap）。Matplotlib内置了许多种不同的colormap，适用于不同场景下的数据展示[^1]。

Seaborn基于Matplotlib构建，因此继承并扩展了其功能。除了基本的颜色选项外，还支持调色板palette的概念，这使得批量应用一致性的色彩方案变得更加容易。下面是一个使用自定义调色板的例子:

custom_palette = ["#9b59b6", "#e74c3c", "#3498db"]
sns.set_palette(custom_palette)

此外，为了给整个图像添加统一风格，包括标题文字的颜色也可以被更改。如下所示命令实现了这一点：

plt.title("Distribution of app ratings", fontsize=20, color='red')

上述代码片段展示了如何改变直方图顶部标题的文字大小以及将其字体颜色调整为红色。

针对更加精细的布局控制，比如创建网格化子图结构，则可借助于`gridspec`模块完成更为复杂的设计任务[^2]。

综上所述，无论是简单还是高级的需求，这两个库都提供了灵活多样的解决方案让用户能够随心所欲地定制自己的图表样式。

python画图3D

### 如何使用 Python 绘制 3D 图形

#### 使用 Matplotlib 的 mplot3d 工具包绘制 3D 图形

为了利用 `matplotlib` 库中的 `mplot3d` 来创建 3D 图像，首先需要导入必要的模块并设置合适的后端以防止可能遇到的错误。对于某些环境配置而言，指定图形界面后端可能是必需的操作[^2]。

import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 创建测试数据集
X = np.arange(-5, 5, 0.25)
Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)

surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=plt.cm.coolwarm,
                       linewidth=0, antialiased=False)

plt.show()

这段代码展示了如何构建一个简单的三维表面图，并应用颜色映射来增强视觉效果[^1]。

#### 使用 Mayavi 进行高级 3D 可视化

当涉及到更复杂的科学可视化需求时，Mayavi 提供了一个更为强大且灵活的选择。下面是一个简单例子展示怎样通过 Mayavi 构建一条彩色的空间曲线：

from mayavi import mlab
import numpy as np

n_meridians = 36
n_parallels = 18
pi = np.pi
sin = np.sin
cos = np.cos
phi, theta = np.mgrid[0:pi:n_meridians*1j, 0:2*pi:n_parallels*1j]

x = sin(phi) * cos(theta)
y = sin(phi) * sin(theta)
z = cos(phi)

mlab.figure(bgcolor=(1, 1, 1))
s = mlab.surf(x, y, z, colormap='Spectral', warp_scale='auto')
mlab.colorbar(s, title="Value", orientation="vertical")

mlab.view(.0, -5.0, 4)
mlab.show()

此脚本生成了一个球体模型，并采用了 'Spectral' 色彩方案对其进行着色[^3]。