plt.cm.get_cmap可以使用哪些名称？

在matplotlib中，plt.cm是color map的缩写，它包含了很多已经定义好的色彩方案（color scheme），可以轻松地为图表着色。

其中，plt.cm.get_cmap()是获取色彩方案的函数。但是，对于初学者来说，不知道该函数可以使用哪些名称。下面，我们来一一介绍：

1. 网格线色彩

首先，我们需要了解一下网格线色彩，即在绘制柱状图、折线图等时，每个数据点之间的间隔部分。常见的网格线色彩有：

1.1 白色网格线

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5])
plt.grid(True, color='white')
plt.show()

其中，plt.grid(True, color='white')表示开启网格线，并将网格线的颜色设置为白色。这时，我们可以看到图表上的网格线间隔部分变为了白色。

1.2 灰色网格线

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5])
plt.grid(True, color='lightgray')
plt.show()

同样地，plt.grid(True, color='lightgray')表示开启网格线，并将网格线的颜色设置为灰色。这时，我们可以看到图表上的网格线间隔部分变为了灰色。

2. 色彩方案名称

接下来，我们来看一下plt.cm.get_cmap()所支持的色彩方案名称。以下是一些常见的色彩方案名称和它们的颜色显示效果：

2.1 Blues

import matplotlib.pyplot as plt

cmap = plt.cm.get_cmap('Blues')
plt.bar([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], color=cmap(0.5))
plt.show()

在上面的代码中，我们使用了cmap = plt.cm.get_cmap('Blues')来获取Blues色彩方案。接下来，我们使用plt.bar()来绘制柱状图，并将颜色参数设置为color=cmap(0.5)，表示将数据点染为Blues方案中0.5位置的颜色。

2.2 Reds

import matplotlib.pyplot as plt

cmap = plt.cm.get_cmap('Reds')
plt.bar([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], color=cmap(0.5))
plt.show()

同理，我们可以使用plt.cm.get_cmap()获取Reds色彩方案，并将颜色参数设置为color=cmap(0.5)。

2.3 Greens

import matplotlib.pyplot as plt

cmap = plt.cm.get_cmap('Greens')
plt.bar([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], color=cmap(0.5))
plt.show()

同上。

2.4 Purples

import matplotlib.pyplot as plt

cmap = plt.cm.get_cmap('Purples')
plt.bar([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], color=cmap(0.5))
plt.show()

同上。

2.5 Oranges

import matplotlib.pyplot as plt

cmap = plt.cm.get_cmap('Oranges')
plt.bar([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], color=cmap(0.5))
plt.show()

同上。

2.6 YlOrBr

import matplotlib.pyplot as plt

cmap = plt.cm.get_cmap('YlOrBr')
plt.bar([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], color=cmap(0.5))
plt.show()

同上。

2.7 YlGnBu

import matplotlib.pyplot as plt

cmap = plt.cm.get_cmap('YlGnBu')
plt.bar([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], color=cmap(0.5))
plt.show()

同上。

2.8 winter

import matplotlib.pyplot as plt

cmap = plt.cm.get_cmap('winter')
plt.bar([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], color=cmap(0.5))
plt.show()

同上。

2.9 autumn

import matplotlib.pyplot as plt

cmap = plt.cm.get_cmap('autumn')
plt.bar([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], color=cmap(0.5))
plt.show()

同上。

2.10 summer

import matplotlib.pyplot as plt

cmap = plt.cm.get_cmap('summer')
plt.bar([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], color=cmap(0.5))
plt.show()

同上。

3. 自定义色彩方案

除了使用上述已经定义好的色彩方案外，我们还可以自定义色彩方案。下面是一个自定义色彩方案的示例代码：

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

my_colors = ['gray', 'red', 'green', 'blue']
cmap = colors.ListedColormap(my_colors)

plt.bar([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], color=cmap(0.5))
plt.show()

在上面的代码中，我们首先定义了一个my_colors列表，其中包含了4种颜色。接着，使用cmap = colors.ListedColormap(my_colors)来将其转化为自定义色彩方案。最后，可以使用plt.bar()来绘制图表并指定颜色参数为color=cmap(0.5)来应用自定义色彩方案。