关于matplotlib颜色映射选择色彩的二三事

关于matplotlib的颜色映射，在我看来，实际上是一种渐变的叠加，使用颜色渐变可以很好地从大小上区分不同段数字的重要程度，譬如大数用深颜色，小数用浅颜色，多说无益，下面看一段代码。

// 
import matplotlib.pyplot as plt

x_values = list(range(1,1001))
y_values = [x**2 for x in x_values]

plt.scatter(x_values,y_values,c=y_values,cmap = plt.cm.viridis,s=10)

plt.title('numbers',fontsize = 24)
plt.xlabel('values',fontsize = 24)
plt.ylabel('square of value',fontsize = 24)

plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
plt.axis([0,1100,0,1100000])
plt.show()

这里我们用plt.scatter(x_values,y_values,c=y_values,cmap = plt.cm.viridis,s=10)，生成的是散点图,通过计算生成1到1000的平方对应的散点表格，参数s设置点的大小。

plt.title(‘numbers’,fontsize = 24)，给散点图指定标题和文字大小。

plt.xlabel(‘values’,fontsize = 24)，设定x轴的标题和文字大小。

plt.tick_params(axis=‘both’,labelsize=14)，第一个参数axis表示将同时操作x，y轴，第二个参数labelsize设置刻度标记字号。

plt.axis([0,1100,0,1100000])，提供了坐标轴的取值范围——x是0到1100，y是0到1100000。

下面给出matplotlib官网提供的对颜色选择的参考指引图。

只需要更改**plt.cm.**后面的参数即可完成对颜色渐变的更换。

若是不需要渐变，可以删去参数cmap，只使用譬如c=‘red’设置单一颜色或者c=（0，0，0.3）使用RGB模式自定义颜色（三个0-1的小数）

最后还可以用plt.savefig(‘squares_plot.png’,bbox_inches = ‘tight’)，将散点图保存为squares_plot.png，并裁减掉空白区域。

感兴趣的同学可以进入官网继续学习: matplotlib.