Python4種配色方案詳解(適合科研的配色)
更新時間：2024年04月30日 09:50:34 作者：溫欣2030
配色的選擇是在我們論文文章畫圖過程中經(jīng)常面臨的一個問題,下面這篇文章主要介紹了Python4種配色方案的相關資料,感興趣的朋友一起看看吧
下面這四種配色是不需要指定的，Python自帶的主題，無論有多少個種類都適合，這里就簡單以條形圖為例。
1、Plasma（等高線圖顏色）
import matplotlib.pyplot as plt
data = {
"apple": 2.03,
"bob": 1.96,
"cel": 1.34,
"daddy": 1.33,
"egg": 1.23,
"flow": 1,
"glow": 0.99,
"hight": 0.82,
"illnes": 0.78,
"joker": 0.48,
"kill": 0.21,
"low": 0.15,
"mammy": 0.13
}
# 將字典按值排序
sorted_data = sorted(data.items(), key=lambda x: x[1])
# 提取標簽和值
labels = [item[0] for item in sorted_data]
values = [item[1] for item in sorted_data]
# 設置圖形大小和字體大小
plt.rcParams['figure.figsize'] = (14, 10)
plt.rcParams['font.size'] = 16
# 為每個條形圖分配不同的顏色
colors = plt.cm.plasma(np.linspace(0, 1, len(labels)))
plt.barh(labels, values, color=colors)
plt.xlabel('title')
# plt.title('各部門/單位數(shù)量')
# 保存圖片
plt.savefig('1.png', bbox_inches='tight')
# 顯示條形圖
plt.show()核心代碼是下面這句話：
colors = plt.cm.plasma(np.linspace(0, 1, len(labels)))
2、Inferno（黑熱圖顏色）
import matplotlib.pyplot as plt
data = {
"apple": 2.03,
"bob": 1.96,
"cel": 1.34,
"daddy": 1.33,
"egg": 1.23,
"flow": 1,
"glow": 0.99,
"hight": 0.82,
"illnes": 0.78,
"joker": 0.48,
"kill": 0.21,
"low": 0.15,
"mammy": 0.13
}
# 將字典按值排序
sorted_data = sorted(data.items(), key=lambda x: x[1])
# 提取標簽和值
labels = [item[0] for item in sorted_data]
values = [item[1] for item in sorted_data]
# 設置圖形大小和字體大小
plt.rcParams['figure.figsize'] = (14, 10)
plt.rcParams['font.size'] = 16
# 為每個條形圖分配不同的顏色
colors = plt.cm.inferno(np.linspace(0, 1, len(labels)))
plt.barh(labels, values, color=colors)
plt.xlabel('title')
# plt.title('各部門/單位數(shù)量')
# 保存圖片
plt.savefig('1.png', bbox_inches='tight')
# 顯示條形圖
plt.show()
核心代碼是下面這句話：
colors = plt.cm.inferno(np.linspace(0, 1, len(labels)))
3、Cividis（較好的配色方案）
import matplotlib.pyplot as plt
data = {
"apple": 2.03,
"bob": 1.96,
"cel": 1.34,
"daddy": 1.33,
"egg": 1.23,
"flow": 1,
"glow": 0.99,
"hight": 0.82,
"illnes": 0.78,
"joker": 0.48,
"kill": 0.21,
"low": 0.15,
"mammy": 0.13
}
# 將字典按值排序
sorted_data = sorted(data.items(), key=lambda x: x[1])
# 提取標簽和值
labels = [item[0] for item in sorted_data]
values = [item[1] for item in sorted_data]
# 設置圖形大小和字體大小
plt.rcParams['figure.figsize'] = (14, 10)
plt.rcParams['font.size'] = 16
# 為每個條形圖分配不同的顏色
colors = plt.cm.cividis(np.linspace(0, 1, len(labels)))
plt.barh(labels, values, color=colors)
plt.xlabel('title')
# plt.title('各部門/單位數(shù)量')
# 保存圖片
plt.savefig('1.png', bbox_inches='tight')
# 顯示條形圖
plt.show()
核心代碼是下面這句話：
colors = plt.cm.cividis(np.linspace(0, 1, len(labels)))
4、Viridis（綠色主導的配色方案）
colors = plt.cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(labels)))
到此這篇關于Python4種配色方案的文章就介紹到這了,更多相關Python4種配色方案內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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