python可视化 Task05 样式色彩秀芳华
第五回：样式色彩秀芳华
学习参考：
https://github.com/datawhalechina/fantastic-matplotlib
https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/141251520
https://blog.csdn.net/sinat_32570141/article/details/105226330
文章目录
- 第五回：样式色彩秀芳华
- 一、matplotlib的绘图样式（style）
-
- 1.matplotlib预先定义样式
- 2.用户自定义stylesheet
- 3.设置rcparams
- 4.修改matplotlibrc文件
- 二、matplotlib的色彩设置（color)
-
- 1.RGB或RGBA
- 2.HEX RGB 或 RGBA
- 3.灰度色阶
- 4.单字符基本颜色
- 5.颜色名称
- 6.使用colormap设置一组颜色
一、matplotlib的绘图样式（style）
matplotlib库提供了四种批量修改全局样式的方式
1.matplotlib预先定义样式
matplotlib贴心地提供了许多内置的样式供用户使用，使用方法很简单，只需在python脚本的最开始输入想使用style的名称即可调用。
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
print(plt.style.available)
[‘Solarize_Light2’, ‘_classic_test_patch’, ‘bmh’, ‘classic’,
‘dark_background’, ‘fast’, ‘fivethirtyeight’, ‘ggplot’, ‘grayscale’,
‘seaborn’, ‘seaborn-bright’, ‘seaborn-colorblind’, ‘seaborn-dark’,
‘seaborn-dark-palette’, ‘seaborn-darkgrid’, ‘seaborn-deep’,
‘seaborn-muted’, ‘seaborn-notebook’, ‘seaborn-paper’,
‘seaborn-pastel’, ‘seaborn-poster’, ‘seaborn-talk’, ‘seaborn-ticks’,
‘seaborn-white’, ‘seaborn-whitegrid’, ‘tableau-colorblind10’]
plt.style.use('seaborn-ticks')
plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5])
2.用户自定义stylesheet
在任意路径下创建一个后缀名为mplstyle的样式清单，编辑文件添加以下样式内容：
axes.titlesize : 24
axes.labelsize : 20
lines.linewidth : 3
lines.markersize : 10
xtick.labelsize : 16
ytick.labelsize : 16
#引用自定义stylesheet后观察图表变化。
plt.style.use('file/presentation.mplstyle')
plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5])
值得特别注意的是，matplotlib支持混合样式的引用，只需在引用时输入一个样式列表，若是几个样式中涉及到同一个参数，右边的样式表会覆盖左边的值。
plt.style.use(['dark_background', 'file/presentation.mplstyle'])
plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5])
3.设置rcparams
我们还可以通过修改默认rc设置的方式改变样式，所有rc设置都保存在一个叫做 matplotlib.rcParams的变量中。
plt.style.use('default') # 恢复到默认样式
plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5])
mpl.rcParams['lines.linewidth'] = 2
mpl.rcParams['lines.linestyle'] = '--'
plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5])
mpl.rc('lines', linewidth=4, linestyle='-.')
plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5])
4.修改matplotlibrc文件
由于matplotlib是使用matplotlibrc文件来控制样式的，也就是上一节提到的rc setting，所以我们还可以通过修改matplotlibrc文件的方式改变样式。
#查找matplotlibrc文件的路径
mpl.matplotlib_fname()
找到路径后，就可以直接编辑样式文件了，打开后看到的文件格式大致是这样的，文件中列举了所有的样式参数，找到想要修改的参数，比如lines.linewidth: 8，并将前面的注释符号去掉，此时再绘图发现样式以及生效了。
二、matplotlib的色彩设置（color)
从可视化编码的角度对颜色进行分析，可以将颜色分为色相、亮度和饱和度三个视觉通道。通常来说：
色相： 没有明显的顺序性、一般不用来表达数据量的高低，而是用来表达数据列的类别。
明度和饱和度： 在视觉上很容易区分出优先级的高低、被用作表达顺序或者表达数据量视觉通道。
具体关于色彩理论部分的知识，不属于本教程的重点，请参阅有关拓展材料学习。
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学会这6个可视化配色基本技巧，还原数据本身的意义
色相 即色彩的相貌和特征。自然界中色彩的种类很多，色相指色彩的种类和名称。如；红、橙、黄、绿、青、蓝、紫等等颜色的种类变化就叫色相。
明度 指色彩的亮度。颜色有深浅、明暗的变化。比如，深黄、中黄、淡黄、柠檬黄等黄色在明度上就不一样，紫红、深红、玫瑰红、大红、朱红、桔红等红颜色在亮度上也不尽相同。这些颜色在明暗、深浅上的不同变化，也就是色彩的又一重要特征一一明度变化。
色彩的明度变化有许多种情况：
一、不同色相之间的明度变化。如：白比黄亮、黄比橙亮、橙比红亮、红比紫亮、紫比黑亮；
二、在某种颜色中加白色，亮度就会逐渐提高，加黑色亮度就会变暗，但同时它们的纯度(颜色的饱和度)就会降低
饱和度 色彩的鲜艳程度，饱和度越高,表现越鲜明,饱和度较低,表现则较黯淡。
在matplotlib中，设置颜色有以下几种方式：
1.RGB或RGBA
#颜色用[0,1]之间的浮点数表示，四个分量按顺序分别为(red, green, blue, alpha)，其中alpha透明度可省略
plt.plot([1,2,3],[4,5,6],color=(0.1, 0.2, 0.5))
plt.plot([4,5,6],[1,2,3],color=(0.1, 0.2, 0.5, 0.5))
2.HEX RGB 或 RGBA
#用十六进制颜色码表示，同样最后两位表示透明度，可省略
plt.plot([1,2,3],[4,5,6],color='#0f0f0f')
plt.plot([4,5,6],[1,2,3],color='#0f0f0f80')
3.灰度色阶
#当只有一个位于[0,1]的值时，表示灰度色阶
plt.plot([1,2,3],[4,5,6],color='0.5')
4.单字符基本颜色
#matplotlib有八个基本颜色，可以用单字符串来表示，分别是'b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w'，对应的是blue, green, red, cyan, magenta, yellow, black, and white的英文缩写
plt.plot([1,2,3],[4,5,6],color='m')
5.颜色名称
#matplotlib提供了颜色对照表，可供查询颜色对应的名称
plt.plot([1,2,3],[4,5,6],color='tan')
6.使用colormap设置一组颜色
有些图表支持使用colormap的方式配置一组颜色，从而在可视化中通过色彩的变化表达更多信息。
在matplotlib中，colormap共有五种类型:
- 顺序（Sequential）。通常使用单一色调，逐渐改变亮度和颜色渐渐增加，用于表示有顺序的信息
- 发散（Diverging）。改变两种不同颜色的亮度和饱和度，这些颜色在中间以不饱和的颜色相遇；当绘制的信息具有关键中间值（例如地形）或数据偏离零时，应使用此值。
- 循环（Cyclic）。改变两种不同颜色的亮度，在中间和开始/结束时以不饱和的颜色相遇。用于在端点处环绕的值，例如相角，风向或一天中的时间。
- 定性（Qualitative）。常是杂色，用来表示没有排序或关系的信息。
- 杂色（Miscellaneous）。一些在特定场景使用的杂色组合，如彩虹，海洋，地形等。
x = np.random.randn(50)
y = np.random.randn(50)
plt.scatter(x,y,c=x,cmap='RdPu')
