调色盘在手，matplotlib绘图更出彩

掌握Matplotlib绘图颜色设置，解锁数据可视化新境界

数据可视化是将复杂数据转化为易于理解的视觉呈现形式的一门艺术。在数据可视化工具中，Matplotlib以其强大的颜色自定义功能脱颖而出，为打造令人惊叹的图表提供了无限可能。

一、颜色设置基础

认识Matplotlib颜色类型

Matplotlib支持多种颜色类型，满足不同的需求和喜好：

• 字符串颜色： 以颜色名称指定颜色，如“红色”、“绿色”。简单易用，但范围有限。
• RGB颜色： 使用红色、绿色、蓝色三个通道定义颜色，每个通道值在0到255之间。灵活多变，可实现各种颜色组合。
• 十六进制颜色： 使用六位十六进制数字指定颜色，以“#”开头。准确通用，跨平台一致性高。
• 自定义颜色： 使用Colormap类创建自定义颜色映射，或使用colors.to_rgb()函数转换颜色。满足个性化需求，打造独一无二的配色方案。

二、Matplotlib绘图颜色设置技巧

1. 设置线条颜色

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [2, 4, 6, 8, 10], color="red")
plt.show()

• color参数： 指定线条颜色，可以是字符串颜色、RGB颜色、十六进制颜色或自定义颜色。

2. 设置填充颜色

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [2, 4, 6, 8, 10], fill_color="green")
plt.show()

• fill_color参数： 指定填充颜色，规则与color参数一致。

3. 设置标记颜色

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [2, 4, 6, 8, 10], marker="o", markerfacecolor="blue")
plt.show()

• markerfacecolor参数： 指定标记颜色，适用于散点图等需要标记形状的图表。

4. 设置文字颜色

import matplotlib.pyplot as plt

plt.title("Matplotlib绘图颜色设置", color="black")
plt.xlabel("X轴")
plt.ylabel("Y轴")
plt.show()

• color参数： 指定文字颜色，可应用于标题、标签和注释。

三、Matplotlib绘图颜色设置实战

1. 创建饼状图

import matplotlib.pyplot as plt

data = [20, 30, 40, 10, 50]
labels = ["A", "B", "C", "D", "E"]
colors = ["red", "green", "blue", "yellow", "orange"]

plt.pie(data, labels=labels, colors=colors)
plt.show()

• 饼状图展示不同类别在整体中的比例，颜色用于区分类别。

2. 创建柱状图

import matplotlib.pyplot as plt

data = [20, 30, 40, 10, 50]
labels = ["A", "B", "C", "D", "E"]
colors = ["red", "green", "blue", "yellow", "orange"]

plt.bar(labels, data, color=colors)
plt.show()

• 柱状图对比不同类别的大小，颜色同样起到区分类别作用。

结语

掌握Matplotlib绘图颜色设置，赋能数据可视化，让复杂数据瞬间“活”起来！

常见问题解答

1. 如何设置自定义颜色映射？

   • 使用Colormap类：plt.cm.get_cmap(name)
   • 使用colors.to_rgb()函数：colors.to_rgb(color)

2. 如何获得RGB颜色值？

   • 使用colors.to_rgb()函数：colors.to_rgb(color)

3. 如何设置多个线条的不同颜色？

   • 使用列表或元组指定颜色序列：plt.plot([x1, x2], [y1, y2], color=['red', 'green'])

4. 如何使填充颜色透明？

   • 使用alpha参数：plt.fill_between([x1, x2], [y1, y2], facecolor='blue', alpha=0.5)

5. 如何设置线条的线型？

   • 使用linestyle参数：plt.plot([x1, x2], [y1, y2], linestyle='--')