Matplotlib 如何获取matplotlib.pyplot.scatter的默认蓝色颜色

在使用matplotlib来进行数据可视化时，我们常常需要使用散点图（scatter）来展示数据的分布情况，而在matplotlib.pyplot.scatter中，有一种默认的蓝色颜色，但是如何获取这个颜色呢？本文将为大家介绍如何获取matplotlib.pyplot.scatter的默认蓝色颜色，并提供详细的示例。

阅读更多：Matplotlib 教程

Matplotlib中的默认颜色

在matplotlib中，提供了默认的一些颜色，如红色、蓝色、绿色等，这些颜色可以直接使用，而不需要使用者自己定义。其中，matploltib.pyplot.scatter的默认蓝色就是一种被定义好的颜色，其颜色值为(0,0.4470,0.7410)，也就是RGB中的(0,114,189)。

在使用matplotlib时，可以通过以下方式获取所有默认颜色的名称和颜色值：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 获取所有的默认颜色
colors = plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']
print(colors)

# 获取默认蓝色的颜色值
blue_color = sns.color_palette()[0]
print(blue_color)

上述代码中，首先通过plt.rcParams[‘axes.prop_cycle’].by_key()[‘color’]获取了所有默认颜色的名称和颜色值，然后使用sns.color_palette()[0]获取了默认蓝色的颜色值。

另外，在matplotlib中，还提供了一些预设的颜色映射（Colormap），可以对数据进行配色，其中就包括一种名为Blues的颜色映射，渐变从浅蓝色（0值）到深蓝色（最大值），可以使用以下代码进行调用：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.linspace(0, 1, 50)
y = np.sin(4 * np.pi * x) * np.exp(-5 * x)

# 使用Blues颜色映射
plt.scatter(x, y, c=y, cmap='Blues')

plt.show()

上述代码中，使用np.linspace(0, 1, 50)和np.sin(4 * np.pi * x) * np.exp(-5 * x)创建了一组数据，然后使用plt.scatter绘制散点图，并使用cmap=’Blues’指定了颜色映射

如何获取Matplotlib中的颜色

在Matplotlib中，我们可以通过指定字符串的方式来获取预设的颜色或者自定义颜色。

1. 获取预设的颜色

Matplotlib中提供了许多预设的颜色名称，如下表所示：

在使用Matplotlib绘图时，我们可以通过指定这些颜色名称来设置线条、散点等的颜色，示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.linspace(0, 1, 50)
y = np.sin(4 * np.pi * x) * np.exp(-5 * x)

## 使用预设颜色
plt.plot(x, y, color='r', label='sin', lw=2)
plt.scatter(x, y, color='g', label='scatter')

plt.legend()
plt.show()

上述代码中，使用了预设颜色’r’和’g’分别设置了绘制线条和散点的颜色

2. 获取自定义颜色

除了预设颜色之外，我们还可以通过指定RGB颜色值、16进制颜色值、HSV颜色值等方式获取自定义颜色。

• RGB颜色值

RGB颜色值是由红、绿、蓝三原色组成的颜色表示方式。在Matplotlib中，我们可以使用一个包含三个元素的元组或列表来指定RGB颜色。元组或列表的每个元素的取值范围是0-1，分别表示红、绿、蓝三原色的强度。

示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.linspace(0, 1, 50)
y = np.sin(4 * np.pi * x) * np.exp(-5 * x)

# 使用RGB颜色值
plt.plot(x, y, color=(0.6, 0.2, 0.8), label='sin', lw=2)
plt.scatter(x, y, color=(0.4, 0.7, 0.3), label='scatter')

plt.legend()
plt.show()

上述代码中，我们使用了一个包含三个元素的元组表示RGB颜色值，元组中的每个元素的取值范围是0-1

• 16进制颜色值

16进制颜色值是一种Web颜色表示方式，由6位16进制数字表示，前两个数字表示红色值，后两个数字表示绿色值，最后两个数字表示蓝色值。在Matplotlib中，我们可以使用一个以’#’开头的字符串来指定16进制颜色值。

示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.linspace(0, 1, 50)
y = np.sin(4 * np.pi * x) * np.exp(-5 * x)

# 使用16进制颜色值
plt.plot(x, y, color='#FFA07A', label='sin', lw=2)
plt.scatter(x, y, color='#5F9EA0', label='scatter')

plt.legend()
plt.show()

上述代码中，我们使用了一个以’#’开头的字符串表示16进制颜色值

• HSV颜色值

HSV颜色值是一种人眼感知颜色的表示方式，由色相（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）三个参数组成，分别表示颜色的种类、强度和亮度。在Matplotlib中，我们可以使用一个包含三个元素的元组或列表来指定HSV颜色。元组或列表的第一个元素表示色相（0-360），第二个元素表示饱和度（0-1），第三个元素表示明度（0-1）。

示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.linspace(0, 1, 50)
y = np.sin(4 * np.pi * x) * np.exp(-5 * x)

# 使用HSV颜色值
plt.plot(x, y, color=(0.2, 0.8, 0.9), label='sin', lw=2)
plt.scatter(x, y, color=(0.7, 0.5, 0.6), label='scatter')

plt.legend()
plt.show()

上述代码中，我们使用了一个包含三个元素的元组表示HSV颜色值，元组中的每个元素的取值范围为色相（0-360）、饱和度（0-1）、明度（0-1）

如何获取matplotlib.pyplot.scatter默认蓝色颜色

在matplotlib中，matplotlib.pyplot.scatter默认蓝色颜色的颜色值为(0,0.4470,0.7410)，也就是RGB中的(0,114,189)。我们也可以使用以下代码来获取默认蓝色颜色：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 获取默认蓝色颜色
default_blue_color = sns.color_palette()[0]

print(default_blue_color)

上述代码中，使用了seaborn库中的color_palette()方法来获取默认蓝色颜色，最终输出值为(0.2980392156862745, 0.4470588235294118, 0.6901960784313725)，也就是RGB中的(76, 114, 176)。

总结

本文介绍了matplotlib中默认颜色、预设颜色、自定义颜色的获取方式，并提供了详细的示例说明。此外，还讲解了如何获取matplotlib.pyplot.scatter默认蓝色颜色。在实际使用中，我们可以选择不同的颜色方案来美化数据可视化图表，以展现更精美的图像效果。