在Python中,我们可以使用matplotlib库来绘制图表,并使用不同颜色来区分不同数据。下面是一组好看的颜色搭配示例: importmatplotlib.pyplotasplt# 定义颜色列表colors=['#FF6347','#4682B4','#32CD32','#9370DB','#FFD700']# 绘制饼图plt.pie([30,20,10,15,25],colors=colors,autopct='%1.1f%%')plt.s...
colors=['red','green','blue'] 1. 绘制饼状图 现在,我们可以使用plt.pie()函数绘制饼状图。该函数接受饼状图的数据、标签和颜色作为参数,并绘制出相应的饼状图。 plt.pie(data,labels=labels,colors=colors) 1. 添加标题和图例 为了进一步增强饼状图的可读性,我们可以使用plt.title()函数添加标题,并使用...
plt.plot(x,y+i,color=colorlist[i],linestyle=":",marker=markers[i]) plt.show()
get_cmap('Blues') # 获得对应的颜色 # colors = colormap(range(1, num + 1, 1)) # 0到255 # colors = colormap(num) colors = colormap(np.linspace(0.1, 1, num)) # 按百分比 # 绘制条形图 plt.bar(range(1, 1 + num), range(1, 1 + num), color=colors) # plt.hist(iris['...
plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.legend() # 显示图表 plt.show() ``` 3. 色彩搭配技巧 为了使多条折线图更加美观且易于区分,我们可以参考以下色彩搭配技巧: 3.1 使用调色板 调色板提供了一组和谐的颜色,可以使图表看起来更加协调。`seaborn`库提供了一些常用的调色板,可以与`matplotlib`...
一、使用颜色名称指定颜色 例如,我们使用plt.bar()中的color参数将柱子的颜色改为红色,代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([0, 1, 2, 3, 4]) y = np.array([5, 4, 3, 2, 1]) plt.bar(x, y, color='red') plt.show() 结果如图: 红了! matplot...
【python】plt.cm.Spectral,颜色分配 plt.cm.Spectral的简单示例: 实验:分别给6个元素分配颜色,其中第1,2,5,6个元素的颜色一致,第2,3个元素的颜色一致。 plt.cm.Spectral([1,1,0,0,1,1]) 完整代码: # 生成两种颜色,其中1,2,5,6是一种,3,4是一种importmatplotlib.pyplotasplt...
你可以添加一个判断语句，如果某个点数量比较多，就给这个点设置为深色，这里设置颜色你可以参考colorbar。另外一种策略，你需要设置图片中点的透明度，然后设置颜色为浅色调。如果不设置透明度，plt画图默认是没有透明度的，多个点颜色并不会叠加而只会覆盖，所以你需要设置恰当的透明度，让多个点颜色可以...
python画图colorbar颜色大全plt.cm.get_cmap python画图colorbar颜⾊⼤全plt.cm.get_cmap 名字后_r取反