python的颜色显示

我们知道在命令行下,python的输出的字符串颜色和一般字符相同。

若我们想强调某些字符,我们可以利用代码将要强调的部分变成某种颜色。

在linux终端命令可以显示某种颜色,在windows的cmd终端显示下不能显示相应的颜色

书写格式,和相关说明如下

格式:\033[显示方式;前景色;背景色m(所有内容)
格式:\033[显示方式;前景色m强调内容\033[0m(某一些内容)


说明:
  前景色            背景色           颜色
 ---------------------------------------
 30                40              黑色
 31                41              红色
 32                42              绿色
 33                43              黃色
 34                44              蓝色
 35                45              紫红色
 36                46              青蓝色
 37                47              白色
 显示方式           意义
 -------------------------
 0                终端默认设置
 1                高亮显示
 4                使用下划线
 5                闪烁
 7                反白显示
 8                不可见
\033[0m  #采用终端默认设置

列如:

1 print("\033[1;32m这是一段测试\033[0m")  # 1 高亮  32前景色绿色
2 print("\033[1;42m这是一段测试\033[0m")  #  42背景色绿色
3 print("\033[1;31;40m;这是一段测试\n123456") # 1高亮  31 红色   41黑色背景
4 print("\033[4;31m这是一段测试\033[0m\n123")  #某段内容  4下划线

 

转载于:https://www.cnblogs.com/keme/p/5977752.html

### Python显示颜色的方法 在 Python 中,可以通过多种方式和库来实现控制台中的字体颜色显示以及图形界面的颜色管理。以下是几种常用的方式: #### 控制台字体颜色设置 通过 `colorama` 库可以轻松地改变命令行输出的字体颜色。 ```python from colorama import Fore, Style, init init() # 初始化 Colorama print(Fore.RED + "Error message" + Style.RESET_ALL) # 输出红色错误消息 print(Fore.YELLOW + "Warning message" + Style.RESET_ALL) # 输出黄色警告消息 print(Fore.GREEN + "Success message" + Style.RESET_ALL) # 输出绿色成功消息 ``` 此方法适用于 Windows 和 Unix 系统,并能很好地兼容终端环境[^1]。 #### 使用 ANSI 转义码手动设置颜色 如果不想依赖外部库,可以直接利用 ANSI 转义序列来自定义字体样式和颜色。 ```python RED = "\033[91m" YELLOW = "\033[93m" GREEN = "\033[92m" RESET = "\033[0m" print(RED + "Error message" + RESET) print(YELLOW + "Warning message" + RESET) print(GREEN + "Success message" + RESET) ``` 这种方法简单高效,在支持 ANSI 的环境中非常实用。 #### 数据可视化中的颜色映射 对于更复杂的场景,如绘制图表或处理图像时的颜色配置,则可借助 Matplotlib 提供的功能完成自定义颜色映射。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap cdict = { 'red': ((0.0, 0.0, 0.0), (0.5, 1.0, 1.0), (1.0, 1.0, 1.0)), 'green':((0.0, 0.0, 0.0), (0.25, 0.0, 0.0), (0.75, 1.0, 1.0), (1.0, 1.0, 1.0)), 'blue': ((0.0, 0.0, 0.0), (0.5, 0.0, 0.0), (1.0, 1.0, 1.0)) } custom_cmap = LinearSegmentedColormap('CustomCMap', cdict) data = np.random.rand(10,10) plt.imshow(data, cmap=custom_cmap) plt.colorbar() plt.show() ``` 上述代码展示了如何创建并应用一个线性分段颜色映射到二维数组上[^2]。
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