Matplotlib绘图-第五回：样式色彩秀芳华

• 本文为DataWhale的Matplotlib训练营
• 链接：https://datawhalechina.github.io/fantastic-matplotlib/index.html

• 样式和颜色的使用
• 样式的三种方法
  • 修改预定义样式
  • 自定义样式
  • rcparams
• 颜色使用
  • 单色颜色
  • colormap多色显示

matplotlib的绘图样式（style）

matplotlib预先定义样式

• 只需在python脚本的最开始输入想使用style的名称即可调用，尝试调用不同内置样式

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.style.use('default')
print(plt.style.available)

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

plt.style.use('file/presentation.mplstyle')
plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5]);

• 支持混合样式的引用

plt.style.use(['dark_background', 'file/presentation.mplstyle'])
plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5]);

设置rcparams

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。
修改过后再绘图，可以看到绘图样式发生了变化。

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]);

matplotlib的色彩设置（color

• 将颜色分为色相、亮度和饱和度三个视觉通道
• 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。

RGB或RGBA

plt.style.use('default')
# 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));

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');

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');

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');

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');

使用colormap设置一组颜色

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');