'#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c'再给出两个与示例相匹配的科研配图颜色

好的，以下是两个与示例相匹配的科研配图颜色：

1. '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2'

这组配色方案也是来自于Matplotlib，它的主色调是紫色、棕色和粉色，适合用于不同类型数据的区分，如分类、聚类等。

2. '#1a9850', '#fc8d62', '#8da0cb'

这组配色方案来自于ColorBrewer，它的主色调是绿色、橙色和蓝色，适合用于不同数据的对比，如不同算法的性能比较、不同特征的重要性等。

你可以在代码中使用这些颜色值，例如：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 配色方案
colors = ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2', '#1a9850', '#fc8d62', '#8da0cb']

# 绘制示例图
sns.set(style='ticks', palette=colors)
sns.boxplot(x='Model', y='AUC', data=data, width=0.3, linewidth=1.5, fliersize=3)
sns.despine(offset=10, trim=True)

# 设定图像标题和坐标轴标签
plt.title('AUC values of Different Models')
plt.xlabel('Model')
plt.ylabel('AUC')

plt.show()

在这个例子中，我们使用了这两个新的配色方案，并将它们与示例中的三种颜色混合使用。你可以根据具体需求自由组合这些配色方案。