matplotlib color

导言

在数据可视化中，颜色是一种非常重要的元素。适当的颜色选择可以使图表更加美观和易于理解。matplotlib是一个流行的Python绘图库，提供了丰富的颜色选择和定制功能。本文将详细介绍matplotlib中的颜色相关知识，包括颜色的表示方式、内置颜色、自定义颜色和使用颜色映射。

颜色的表示方式

在matplotlib中，颜色的表示方式有多种，常见的包括RGB（红绿蓝）、RGBA（红绿蓝透明度）、十六进制和颜色字符串。

RGB和RGBA表示法

RGB颜色由红、绿和蓝三原色的比例组成，取值范围为0到1。RGBA颜色除了红、绿、蓝之外，还包括透明度（Alpha通道），取值范围也是0到1。在matplotlib中，可以使用元组或列表表示RGB和RGBA颜色，例如(1, 0, 0)表示红色，(0, 1, 0, 0.5)表示半透明的绿色。

十六进制表示法

十六进制表示法是一种常用的颜色表示方法，由一个井号#和六位十六进制数字组成。前两位表示红色分量，中间两位表示绿色分量，后两位表示蓝色分量。每两位十六进制数字的取值范围是00到FF，等价于十进制的0到255。例如#FF0000表示红色，#00FF00表示绿色。

颜色字符串表示法

颜色字符串表示法是一种简便的颜色表示方法，常见的颜色字符串包括'red'（红色）、'green'（绿色）、'blue'（蓝色）等等。完整的颜色字符串列表可以参考matplotlib官方文档。

内置颜色

在matplotlib中，内置了一些常用的颜色，可以直接使用颜色字符串表示。下面是一些常见的内置颜色示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 使用颜色字符串表示内置颜色
plt.plot([1, 2, 3, 4], color='red')                     # 红色
plt.plot([1, 2, 3, 4], color='green')                   # 绿色
plt.plot([1, 2, 3, 4], color='blue')                    # 蓝色
plt.plot([1, 2, 3, 4], color='cyan')                    # 青色
plt.plot([1, 2, 3, 4], color='magenta')                 # 洋红色
plt.plot([1, 2, 3, 4], color='yellow')                  # 黄色
plt.plot([1, 2, 3, 4], color='black')                   # 黑色
plt.plot([1, 2, 3, 4], color='white')                   # 白色
plt.plot([1, 2, 3, 4], color='gray')                    # 灰色
plt.plot([1, 2, 3, 4], color='0.75')                    # 灰度（取值范围：0到1）
plt.plot([1, 2, 3, 4], color='#FF0000')                 # 十六进制颜色

plt.show()

上述代码会生成一张折线图，每个折线使用一种不同的颜色。

注意，在matplotlib中，如果没有指定颜色，默认会使用当前颜色循环中的下一个颜色。可以通过plt.gca().set_prop_cycle(plt.cycler('color', ['red', 'green', 'blue']))的方式设置自定义颜色循环。

自定义颜色

除了使用内置颜色，我们还可以通过RGB或RGBA表示法自定义颜色。在matplotlib中，可以使用plt.plot函数的color参数来指定自定义颜色。示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 使用RGB表示法自定义颜色
plt.plot([1, 2, 3, 4], color=(0.2, 0.4, 0.6))                        # 浅蓝色
plt.plot([1, 2, 3, 4], color=(0.2, 0.4, 0.6, 0.8))                   # 半透明浅蓝色

# 使用十六进制表示法自定义颜色
plt.plot([1, 2, 3, 4], color='#FF00FF')                              # 紫色
plt.plot([1, 2, 3, 4], color='#FF00FF80')                            # 半透明紫色

plt.show()

上述代码会生成一张折线图，每个折线使用一种自定义的颜色。

使用颜色映射

在数据可视化中，颜色映射（colormap）是一种常用的技术，用于将数据映射到不同的颜色。在matplotlib中，可以使用plt.cm模块中的颜色映射函数创建颜色映射对象，然后用于设置图表中的颜色。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 创建颜色映射对象
cmap = plt.cm.get_cmap('cool')   # 获取名称为'cool'的颜色映射对象

# 绘制散点图，并使用颜色映射填充颜色
plt.scatter(x, y, c=y, cmap=cmap)

plt.colorbar()  # 添加颜色条

plt.show()

上述代码会生成一张散点图，数据点的颜色根据y值的大小而变化，并且添加了一个颜色条，用于表示颜色与数据值之间的关系。