python颜色大全

时间: 2025-05-21 17:47:01 浏览: 12
### Python 中 Matplotlib 的颜色列表及相关功能 Matplotlib 提供了多种方式来定义和使用颜色,这些方法可以满足不同场景下的需求。以下是关于 `matplotlib.colors` 和其他相关内容的详细介绍。 #### 1. 使用预定义的颜色名称 Matplotlib 支持 HTML/CSS 颜色名称作为输入参数[^2]。例如: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([0, 1], [0, 1], color="lightblue") # 使用 CSS 名称 plt.show() ``` #### 2. RGB/RGBA 值表示法 除了颜色名称外,还可以通过 `(R, G, B)` 或 `(R, G, B, A)` 来指定颜色,其中 R、G、B 表示红绿蓝分量,A 表示透明度,取值范围均为 `[0, 1]`[^1]。 ```python colors = [(1, 0, 0), (0, 1, 0), (0, 0, 1)] # 红、绿、蓝色 for i, c in enumerate(colors): plt.bar(i, 1, color=c) plt.show() ``` #### 3. Colormap 定义与应用 Colormap 是一种将数据映射到颜色的方法,在热力图或伪彩图像中非常有用[^4]。可以通过以下方式创建自定义 colormap: - **内置 colormap**: 如 `viridis`, `coolwarm`, `plasma` 等。 - **自定义 colormap**: 可以基于现有 colormap 进行调整或者完全重新设计。 下面展示如何加载并使用一个内置 colormap: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl data = np.random.rand(10, 10) fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5)) cmap = mpl.cm.viridis # 加载 viridis 色带 cs = ax.pcolormesh(data, cmap=cmap) fig.colorbar(cs, ax=ax, orientation='vertical') plt.show() ``` #### 4. Normalization 控制颜色分布 为了更好地控制颜色映射的行为,通常会结合 `Normalize` 类一起使用[^3]。这允许我们手动设置颜色映射的最大最小边界。 ```python from matplotlib.colors import Normalize norm = Normalize(vmin=data.min(), vmax=data.max()) cs = ax.pcolormesh(data, cmap=cmap, norm=norm) ``` --- ### 总结 上述内容涵盖了 Matplotlib 中颜色使用的几种主要形式及其应用场景。无论是简单的条形图还是复杂的多维数据可视化,都可以灵活运用这些工具实现所需效果。
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