python plt颜色

Matplotlib中常用的颜色有如下：

1.基本颜色：r、g、b、c、m、y、k、w

2.HTML/CSS颜色：(例如：’#000000′表示黑色、’#FFFFFF’表示白色）

3.表色系统参数：’xkcd’（会返回‘Crayola’）

4.Tableau颜色：”tab:blue”、“tab:orange”、“tab:green”和“tab:red”等

5.CSS4颜色：有些较新的用法还需要导入CSS4颜色名。

同时，我们还可以通过以下代码来生成自定义的颜色：

import matplotlib as mpl

# 创建一个自定义色图对象
colors = [(0,0,0), (255/255, 193/255, 7/255), (0, 128/255, 0)]

# 使用自定义色图对象设置颜色
cmap = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list('my_colormap', colors, N=256)

相关问题

python plt画图颜色

在使用 matplotlib 库中的 plt 画图时，可以通过 color 参数来指定线条或点的颜色。常用的颜色有以下几种：

- 红色：'r'
- 绿色：'g'
- 蓝色：'b'
- 黄色：'y'
- 青色：'c'
- 品红色：'m'
- 黑色：'k'
- 白色：'w'

除了以上基本颜色外，还可以使用十六进制颜色码或 RGB 颜色值来指定颜色。例如，使用十六进制颜色码 '#FF0000' 来表示红色，使用 RGB 颜色值 (0, 1, 0) 来表示绿色。

下面是一个简单的例子，展示如何在 plt 中指定颜色：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, color='r')
plt.show()

python plt.plot颜色卡

### 关于 Python 中 `matplotlib.pyplot.plot` 的颜色设置

在 Python 的 Matplotlib 库中，可以通过多种方式为绘图中的线条设定颜色。一种常用的方法是利用颜色映射（colormap），这不仅能够增强图形的表现力，还能帮助更直观地区分不同数据集。

对于简单的色彩应用，可以直接通过参数 `color` 来指定具体的颜色值[^4]：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.figure()
plt.plot(x, y, color='red')
plt.xlabel('X-axis Label')
plt.ylabel('Y-axis Label')
plt.title("Plot with a single solid red line")
plt.show()

当涉及到更加复杂的场景时，则可以采用颜色映射来动态调整颜色。下面的例子展示了如何创建自定义的颜色映射并将其应用于绘制曲线的过程之中[^3]：

from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
import matplotlib.cm as cm

# 定义新的线性分割颜色表
cmcol = [(0.9725490196078431, 0.7647058823529411, 0.09019607843137255), (0.00784313725490196, 0.5764705882352941, 0.9725490196078431)]
custom_cmap = LinearSegmentedColormap.from_list("my_custom_colormap", cmcol)

fig, ax = plt.subplots()

for i in range(5):
    offset = i * 0.2
    yi = np.sin(x + offset)
    ci = custom_cmap(i / float(len(range(5))))
    ax.plot(x, yi, color=ci)

ax.set_xlabel('Time(s)')
ax.set_ylabel('Amplitude')
ax.set_title('Sine Waves With Custom Colormap')

plt.show()

此外，在实际操作过程中还可以直接选用内置的颜色映射方案，比如 `'viridis'`, `'plasma'`, `'inferno'` 等等。这些预设好的调色板已经过优化设计，适用于大多数可视化需求。