origin里面的warming配色相当于matplotlib.pyplot里面的什么颜色

`origin` 中的 `warming` 颜色似乎没有一个与 `matplotlib.pyplot` 中的颜色完全对应的名称。但是，你可以尝试使用 RGB 值来匹配这两个库中的颜色。例如，`warming` 的 RGB 值为 `(0.894, 0.102, 0.110)`，你可以使用 `matplotlib` 中的 `plot` 函数来绘制这种颜色：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], color=(0.894, 0.102, 0.110))
plt.show()

这将在 `matplotlib` 中绘制一个红色线条，非常接近于 `origin` 中的 `warming` 颜色。

相关问题

steger-warming python代码

steger-warming是一种用于计算全局平均气温的方法，由两位气候学家Steger和Warming于1911年提出。它适用于给定年份的季节平均气温数据，可用于研究气候变化趋势。

下面是一个用Python实现steger-warming方法的示例代码：

def steger_warming(temperatures):
    N = len(temperatures)  # 获取数据的长度
    delta_t = [0] * N
    for i in range(1, N):
        delta_t[i] = temperatures[i] - temperatures[i-1]  # 计算温度的变化量

    alpha = (delta_t[N-2] + delta_t[N-1]) / 2  # 计算最后两个数据的变化量的平均值

    A = [0] * N
    B = [0] * N
    for i in range(2, N):
        A[i] = A[i-1] + alpha * delta_t[i-1] + (alpha - B[i-1]) * (delta_t[i-1] - delta_t[i-2])  # 计算A序列
        B[i] = B[i-1] + (A[i] - A[i-1]) * (delta_t[i-1] - delta_t[i-2])  # 计算B序列
    
    Steger_Warming = temperatures[N-1] + alpha * delta_t[N-1] + (alpha - B[N-1]) * delta_t[N-1] + (A[N-1] - A[N-2]) * delta_t[N-1]  # 计算steger-warming结果
    
    return Steger_Warming

通过调用这个函数，传入一个包含季节平均气温数据的列表，即可计算出全局平均气温。注意，该代码的输入数据应该是按时间顺序排列的季节平均气温数据。输出的结果即为steger-warming方法计算得到的全局平均气温。

plt.subplot(4, 4, i + 1) plt.title(f) plt.pcolor(W[:, :, i].T, cmap='rainbow')修改颜色为warming

可以将代码修改为以下形式：

plt.subplot(4, 4, i + 1)
plt.title(f)
plt.pcolor(W[:, :, i].T, cmap='Wistia')

其中，将 `cmap` 参数的值修改为 `'Wistia'` 即可使用 warming 风格的配色方案。