在 Matplotlib 中,RGB 值通常以 0 到 1 之间的浮点数元组表示。 importmatplotlib.pyplotasplt plt.figure(figsize=(8,6))plt.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3],color=(1,0,0),label='Red')plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,1],color=(0,0,1),label='Blue')plt.plot([1,2,3,4],[3,1,4...
2.HEX RGB 或 RGBA plt.plot([4,5,6],[1,2,3],color='#0f0f0f80') 1. 用十六进制颜色码表示,最后两位表示透明度,可省略 import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use("default") plt.plot([1,2,3],[4,5,6],color='#0f0f0f') plt.plot([4,5,6],[1,2,3],color='#0f0f0f80'...
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)); 2 HEX RGB颜色和HEX颜色之间是可以一一对应的,以下...
2.1.2 如何使用matplotlib内置样式:plt.style.use('样式名称') 2.1.3 如何修改matplotlib内样式:设置rcparams 2.1.4 用户如何自定义样式:stylesheet.mplstyle 三、 matplotlib的色彩设置(color) 3.1 设置颜色的几种方式 3.1.1 RGB或RGBA 3.1.2 HEX RGB 或 RGBA 3.1.3 灰度色阶 3.1.4 单字符基本颜色 3.1.5 ...
(一)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)); ...
其实,大部分都是所颜色所对应的英文名称首字母。当然,你也可以通过RGB对应十六进制颜色码(color = '#008000')的方式来设置任何你想要的颜色。 线型的样式 linestyle = 预设的参数值 样本点标记样式 marker = 预设的参数值,常见的有: 实战演练 本案例我们沿用上章节的fin_data.xlsx数据集,并且进行一些指标计算,将...
th=np.linspace(0,2*np.pi,128)defdemo(sty):mpl.style.use(sty)fig,ax=plt.subplots(figsize=(3,3))ax.set_title('style: {!r}'.format(sty),color='C0')ax.plot(th,np.cos(th),'C1',label='C1')ax.plot(th,np.sin(th),'C2',label='C2')ax.legend()demo('default') ...
1.2 RGB 和 RGBA 值 RGB(红绿蓝)和 RGBA(红绿蓝加透明度)是更精确的颜色表示方法。在 Matplotlib 中,可以使用 0 到 1 之间的浮点数元组来表示 RGB 或 RGBA 值。 示例代码: importmatplotlib.pyplotasplt plt.figure(figsize=(8,6))plt.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3],color=(0.8,0.2,0.1),label=...
1.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))plt.show() ...
th=np.linspace(0,2*np.pi,128)defdemo(sty):mpl.style.use(sty)fig,ax=plt.subplots(figsize=(3,3))ax.set_title('style: {!r}'.format(sty),color='C0')ax.plot(th,np.cos(th),'C1',label='C1')ax.plot(th,np.sin(th),'C2',label='C2')ax.legend()demo('default')demo('seaborn'...