【进阶篇】使用Matplotlib的颜色映射和标记功能增强图表的可视化效果

# 1. Matplotlib颜色映射和标记概述

Matplotlib是Python中一个强大的数据可视化库，提供了一系列颜色映射和标记，用于增强数据的可视化效果。颜色映射将数值数据映射到颜色，而标记则用于表示数据点。

**颜色映射**

颜色映射是一种将数值数据映射到颜色的函数。Matplotlib提供了各种预定义的颜色映射，例如jet、rainbow和viridis。这些颜色映射可以帮助用户轻松地识别数据中的模式和趋势。

**标记**

标记用于表示数据点。Matplotlib提供了各种预定义的标记，例如圆圈、正方形和三角形。这些标记可以帮助用户区分不同的数据点，并突出显示数据中的重要特征。

# 2. Matplotlib颜色映射的应用

### 2.1 离散颜色映射

#### 2.1.1 常用的离散颜色映射

Matplotlib提供了多种常用的离散颜色映射，它们将数据值映射到有限数量的不同颜色。这些颜色映射通常用于表示分类数据或离散值。

| 名称 | 描述 |
|---|---|
| `Accent` | 一组明亮、饱和的颜色 |
| `Dark2` | 一组深色、对比鲜明的颜色 |
| `Paired` | 一组成对的颜色，适合表示相关数据 |
| `Pastel1` | 一组柔和、浅色的颜色 |
| `Set1` | 一组鲜艳、对比鲜明的颜色 |

#### 2.1.2 自定义离散颜色映射

除了使用预定义的离散颜色映射，您还可以自定义自己的颜色映射。这可以通过使用`matplotlib.colors.ListedColormap`类来实现。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors

# 创建自定义颜色映射
custom_cmap = mcolors.ListedColormap(['red', 'green', 'blue'])

# 将自定义颜色映射应用于数据
plt.scatter(x, y, c=z, cmap=custom_cmap)
plt.colorbar()
plt.show()

### 2.2 连续颜色映射

#### 2.2.1 常用的连续颜色映射

连续颜色映射将数据值映射到连续的颜色范围。它们通常用于表示连续数据或渐变值。

| 名称 | 描述 |
|---|---|
| `viridis` | 一种从绿色到黄色的连续颜色映射 |
| `inferno` | 一种从红色到黄色的连续颜色映射 |
| `plasma` | 一种从紫色到黄色的连续颜色映射 |
| `jet` | 一种从蓝色到红色的连续颜色映射 |
| `rainbow` | 一种从红色到紫色的连续颜色映射 |

#### 2.2.2 自定义