Matplotlib - 顏色

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Matplotlib 提供了多種管理繪圖中顏色的選項，使使用者能夠增強視覺效果並有效地傳達資訊。

顏色可以設定為繪圖中不同元素的顏色，例如線條、標記和填充區域。例如，在繪製資料時，可以使用 color 引數指定線條顏色。類似地，散點圖允許為各個點設定顏色。下圖顯示了繪圖中不同元素的顏色 -

colors intro

Matplotlib 中的顏色表示格式

Matplotlib 支援多種表示顏色的格式，包括 -

  • RGB 或 RGBA 元組

  • 十六進位制 RGB 或 RGBA 字串

  • 灰度級字串

  • "Cn" 顏色規範

  • 命名顏色

以下是關於每種格式的簡要討論以及相應的示例。

RGB 或 RGBA 元組格式

您可以使用範圍在 [0, 1] 之間的浮點值元組來表示紅色、綠色、藍色和 Alpha（透明度）值。例如：(0.1, 0.2, 0.5) 或 (0.1, 0.2, 0.5, 0.3)。

示例

以下示例演示瞭如何使用 RGB 或 RGBA 元組指定繪圖的面顏色。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# sample data
t = np.linspace(0.0, 2.0, 201)
s = np.sin(2 * np.pi * t)

# RGB tuple for specifying facecolor
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,4), facecolor=(.18, .31, .31))

# Plotting the data
plt.plot(t, s)

# Show the plot
plt.show()
print('successfully used the RGB tuple for specifying colors..')

輸出

執行上述程式碼後，我們將得到以下輸出 -

colors Example 1 
successfully used the RGB tuple for specifying colors..

十六進位制 RGB 或 RGBA 字串格式

可以使用表示大小寫不敏感的十六進位制 RGB 或 RGBA 的字串，例如：'#0F0F0F' 或 '#0F0F0F0F' 來在 matplotlib 中指定顏色。

示例

此示例使用十六進位制字串來指定軸面顏色。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Example data
t = np.linspace(0.0, 2.0, 201)
s = np.sin(2 * np.pi * t)

# Hex string for specifying axis facecolor
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,4))
ax.set_facecolor('#eafff5')

# Plotting the data
plt.plot(t, s)

# Show the plot
plt.show()
print('successfully used the Hex string for specifying colors..')

輸出

執行上述程式碼後，我們將得到以下輸出 -

colors Example 2 
successfully used the Hex string for specifying colors..

此外，可以使用簡寫十六進位制 RGB 或 RGBA 字串（大小寫不敏感）來在 matplotlib 中指定顏色。它們等效於重複字元的十六進位制簡寫。例如：'#abc'（等效於 '#aabbcc'）或 '#abcd'（等效於 '#aabbccdd'）。

灰度級字串格式

我們可以使用範圍在 [0, 1]（含）內的浮點值的字串表示形式來表示灰度級。例如，“0”表示黑色，“1”表示白色，“0.8”表示淺灰色。

示例

這是一個使用灰度級字串指定標題顏色的示例。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Example data
t = np.linspace(0.0, 2.0, 201)
s = np.sin(2 * np.pi * t)

# create a plot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,4))

# Plotting the data
plt.plot(t, s)

# using the Gray level string for specifying title color
ax.set_title('Voltage vs. time chart', color='0.7')

# Show the plot
plt.show()
print('successfully used the Gray level string for specifying colors..')

輸出

執行上述程式碼後，我們將得到以下輸出 -

colors Example 3 
successfully used the Gray level string for specifying colors..

"Cn" 顏色表示法

可以使用“Cn”顏色規範，即“C”後跟一個數字，該數字是預設屬性迴圈（rcParams["axes.prop_cycle"]）中的索引來在 matplotlib 中指定顏色。

示例

在此示例中，使用 Cn 表示法（color='C1'）繪製圖形，該表示法對應於預設屬性迴圈中的第 2 種顏色。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Example data
t = np.linspace(0.0, 2.0, 201)
s = np.sin(2 * np.pi * t)

# create a plot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,4))

# Cn notation for plot
ax.plot(t, .7*s, color='C1', linestyle='--')

# Show the plot
plt.show()
print('successfully used the Cn notation for specifying colors..')

輸出

執行上述程式碼後，我們將得到以下輸出 -

colors Example 4 
successfully used the Cn notation for specifying colors..

單字母字串格式

在 Matplotlib 中，單字母字串用作表示一組基本顏色的簡寫符號。這些簡寫符號是作為matplotlib.colors.BASE_COLORS容器中的字典提供的基本顏色的一部分。每個字母對應於特定的顏色。

單字母簡寫符號包括：“b”：藍色，“g”：綠色，“r”：紅色，“c”：青色，“m”：洋紅色，“y”：黃色，“k”：黑色和“w”：白色。

示例

在此示例中，每個基本顏色都以其相應的單字母簡寫符號繪製為條形。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors
import numpy as np

# Get the base colors and their names
base_colors = mcolors.BASE_COLORS
color_names = list(base_colors.keys())

# Create a figure and axis
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 4))

# Plot each color as a bar
for i, color_name in enumerate(color_names):
   ax.bar(i, 1, color=base_colors[color_name], label=color_name)

# Set the x-axis ticks and labels
ax.set_xticks(np.arange(len(color_names)))
ax.set_xticklabels(color_names)

# Set labels and title
ax.set_title('Base Colors')

# Add legend
ax.legend()

# Show the plot
plt.show()
print('Successfully visualized all the available base colors..')

輸出

執行上述程式碼後，我們將得到以下輸出 -

colors Example 5 
Successfully visualized all the available base colors..

其他格式

此外，我們可以使用帶有“xkcd:”字首的xkcd 顏色調查中的大小寫不敏感顏色名稱、X11/CSS4（“html”）顏色名稱和Tableau 顏色。

示例

這是一個演示在 Matplotlib 繪圖中使用不同顏色格式（包括 X11/CSS4 顏色、xkcd 顏色和 Tableau 顏色）的示例。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Example data
t = np.linspace(0.0, 2.0, 201)
s = np.sin(2 * np.pi * t)

# create a plot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 4))

# Plotting the data
plt.plot(t, s)

# 5) a named color:
ax.set_ylabel('Specifying color using the X11/CSS4 name', color='peachpuff')

# 6) a named xkcd color:
ax.set_xlabel('Specifying color name from the xkcd color survey', color='xkcd:crimson')

# 8) tab notation:
ax.set_title('Specifying color using the Tableau Colors', color='tab:orange')

plt.show()
print('Successfully used the X11/CSS4, xkcd, and Tableau Colors formats...')

輸出

執行上述程式碼後，我們將得到以下輸出 -

colors Example 6 
Successfully used the X11/CSS4, xkcd, and Tableau Colors formats...

使顏色變暗或變亮

要使任何顏色變暗或變亮，可以使用 plot() 方法的 alpha 引數，alpha 值越大，顏色越暗，值越小，顏色越亮。

示例

這是一個建立兩條具有不同 alpha 值的線條的繪圖的示例，以複製線條的更暗和更亮的色調。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# Sample data
xs = np.linspace(-2, 2, 100)
ys = np.sin(xs)

# Create a figure
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 4))

# plot two lines with different alpha values
ax.plot(xs, ys, c='red', lw=10, label="Darken")
ax.plot(xs+.75, ys+.75, c='red', lw=10, alpha=0.3, label="Lighten")
ax.legend(loc='upper left')

plt.show()

輸出

執行上述程式碼後，我們將得到以下輸出 -

colors Example 7
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