matplotlib命名颜色

matplotlib命名颜色

参考：matplotlib named colors

在使用matplotlib绘图时，我们经常需要设置图表中的颜色。matplotlib提供了一系列命名颜色，方便我们在绘图时选择合适的颜色。这些颜色可以直接通过名称来引用，而不需要使用RGB或HEX格式的颜色代码。本文将介绍matplotlib中的一些常用命名颜色，并给出相应的示例代码。

示例代码1：使用命名颜色绘制折线图

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

plt.plot(x, y, color='blue')
plt.show()

Output:

示例代码2：使用命名颜色绘制散点图

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

plt.scatter(x, y, color='green')
plt.show()

Output:

示例代码3：在柱状图中使用命名颜色

import matplotlib.pyplot as plt

categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [20, 30, 10, 40]

plt.bar(categories, values, color='red')
plt.show()

Output:

示例代码4：使用命名颜色设置图表背景色

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(facecolor='lightgrey')
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 4, 9, 16, 25])
plt.show()

Output:

示例代码5：使用命名颜色设置图表边框颜色

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.gca().spines['top'].set_color('purple')
plt.show()

Output:

示例代码6：使用命名颜色设置坐标轴颜色

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.gca().tick_params(axis='x', colors='orange')
plt.show()

Output:

示例代码7：在饼图中使用命名颜色

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes = [30, 20, 10, 40]

plt.pie(sizes, labels=labels, colors=['red', 'green', 'blue', 'yellow'])
plt.show()

Output:

示例代码8：使用命名颜色设置文本颜色

import matplotlib.pyplot as plt

plt.text(0.5, 0.5, 'how2matplotlib.com', color='white')
plt.show()

Output:

示例代码9：在热力图中使用命名颜色

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.rand(10, 10)
plt.imshow(data, cmap='jet')
plt.colorbar()
plt.show()

Output:

示例代码10：设置图例颜色

import matplotlib.pyplot as plt

x = range(5)
y = [i**2 for i in x]

plt.plot(x, y, label='y = x^2')
plt.legend(loc='upper left', frameon=False, facecolor='lightblue')
plt.show()

Output:

通过上面的示例代码，我们可以看到matplotlib中命名颜色的应用丰富多彩。在实际绘图中，我们可以根据需要选择合适的颜色来美化图表，使得图表更加清晰易懂。