python作图颜色表

Python作图常用的颜色表有以下几种：

1. RGB颜色表：使用RGB元组指定颜色，例如红色为(1,0,0)；
2. 十六进制颜色表：使用十六进制字符串指定颜色，例如红色为'#FF0000'；
3. 颜色名称表：使用颜色名称指定颜色，例如红色为'red'。

同时，Matplotlib库中还提供了一些预定义的颜色，并且支持自定义颜色表。

相关问题

python作图excel美观

要在Python中创建美观的Excel图表，可以使用`pandas`和`openpyxl`库来处理数据和生成Excel文件。以下是一些创建美观图表的技巧：

1. 使用`pandas`加载和处理数据：`pandas`是一个强大的数据处理库，可以轻松地将数据加载到DataFrame对象中，并进行各种数据操作和转换。

2. 选择合适的图表类型：根据你的数据类型和目标，选择适当的图表类型来呈现数据。例如，使用柱状图来比较不同类别的数据，使用折线图来显示数据的趋势等。

3. 设置颜色和样式：使用`openpyxl`库中的样式设置功能，可以设置图表的颜色、线条样式和填充效果。通过调整这些样式，可以使图表更加美观。

4. 调整图表布局：使用`openpyxl`库中的布局功能，可以调整图表的大小、位置和其他布局属性。通过调整图表布局，可以使其更好地适应Excel工作表。

5. 添加标题和标签：在图表中添加清晰的标题和标签，以便读者能够理解图表所表示的信息。使用`openpyxl`库中的函数，如`chart.title`和`chart.x_axis.title`来添加标题和标签。

6. 调整轴刻度和标签：确保轴刻度和标签清晰可读，并与数据的范围相匹配。使用`openpyxl`库中的函数，如`chart.x_axis.tickLblPos`和`chart.y_axis.tickLblPos`来调整轴刻度和标签。

7. 添加图例：如果图表包含多个数据系列，添加图例可以帮助读者区分不同的数据。使用`openpyxl`库中的函数，如`chart.legend`来添加图例。

通过综合运用这些技巧，你可以使用Python创建美观且易于理解的Excel图表。

python画位移云图

### 使用 Python 绘制位移云图

为了实现这一目标，可以利用 `matplotlib` 和 `seaborn` 库来创建视觉上吸引人的图形表示。下面是一个具体的例子，展示了如何通过这些库绘制位移云图。

#### 导入必要的库
首先需要导入所需的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

#### 创建数据集
接着构建一些模拟的数据用于展示目的：

# 假设这是从某个仿真软件得到的结果矩阵, 行列分别对应网格节点的位置坐标(x,y), 而值则代表该处的位移大小.
displacement_data = np.random.rand(10, 10) * 1e-3  # 随机生成一个范围内的浮点数数组作为示例数据[^1]

#### 设置绘图参数并绘制图像
配置好颜色映射表和其他样式选项之后就可以调用函数完成作图了:

plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.set_theme(style="whitegrid")

ax = sns.heatmap(displacement_data, cmap='coolwarm', cbar_kws={'label': 'Displacement (m)'})
ax.invert_yaxis()  # 可选操作: 如果原始数据排列是从左下角开始的话就需要反转y轴方向.

title_text = "Displacement Contour Plot"
plt.title(title_text)

plt.xlabel('X Coordinate')
plt.ylabel('Y Coordinate')

plt.show()

上述代码片段中使用了热力图的方式呈现二维平面上各点位置对应的物理量变化情况，在这里即为不同坐标的位移数值分布状况；同时设置了图表标题以及两个坐标轴标签以便更好地理解所表达的信息含义[^2]。