色彩大全(color,cmap) python matplotlib plt.plot

最新推荐文章于 2024-08-27 21:06:40 发布

bieliwuguiqi

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文章标签： python matplotlib 开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bieliwuguiqi/article/details/135023022

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color：

也可以用'#xxxxxx'来控制颜色

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### 关于 Python 中 `matplotlib.pyplot.plot` 的颜色设置在 Python 的 Matplotlib 库中，可以通过多种方式为绘图中的线条设定颜色。一种常用的方法是利用颜色映射（colormap），这不仅能够增强图形的表现力，还能帮助更直观地区分不同数据集。对于简单的色彩应用，可以直接通过参数 `color` 来指定具体的颜色值[^4]： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) plt.figure() plt.plot(x, y, color='red') plt.xlabel('X-axis Label') plt.ylabel('Y-axis Label') plt.title("Plot with a single solid red line") plt.show() ``` 当涉及到更加复杂的场景时，则可以采用颜色映射来动态调整颜色。下面的例子展示了如何创建自定义的颜色映射并将其应用于绘制曲线的过程之中[^3]： ```python from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap import matplotlib.cm as cm # 定义新的线性分割颜色表 cmcol = [(0.9725490196078431, 0.7647058823529411, 0.09019607843137255), (0.00784313725490196, 0.5764705882352941, 0.9725490196078431)] custom_cmap = LinearSegmentedColormap.from_list("my_custom_colormap", cmcol) fig, ax = plt.subplots() for i in range(5): offset = i * 0.2 yi = np.sin(x + offset) ci = custom_cmap(i / float(len(range(5)))) ax.plot(x, yi, color=ci) ax.set_xlabel('Time(s)') ax.set_ylabel('Amplitude') ax.set_title('Sine Waves With Custom Colormap') plt.show() ``` 此外，在实际操作过程中还可以直接选用内置的颜色映射方案，比如 `'viridis'`, `'plasma'`, `'inferno'` 等等。这些预设好的调色板已经过优化设计，适用于大多数可视化需求。

色彩大全(color,cmap) python matplotlib plt.plot

color：

也可以用'#xxxxxx'来控制颜色

一些颜色选取网站：

渐变色：

撞色：

自选颜色：