python matplotlib绘图过程中设置线条颜色实战举例

一、前言

当使用matplotlib绘制图形时，我们通常需要自定义图形样式以使其更加美观和易于阅读。在本文中，我们将介绍如何自定义图形的颜色 。文末有很多颜色，请大家自取

二、多种颜色曲线

2.1 绘制多种颜色曲线有啥好处

使用不同的曲线颜色可以带来很多好处。首先，这可以帮助读者更容易地区分不同的曲线，从而更好地理解数据趋势。例如，如果我们在一张图表中显示多个股票的价格走势，使用不同颜色来表示每个股票可以帮助读者更好地比较它们的走势。

其次，使用不同颜色可以增加图表的视觉吸引力，并提高读者的阅读体验。例如，如果我们在一张地图上绘制多个城市的人口密度，使用不同的颜色来表示不同的密度水平可以使图表更加生动有趣。

此外，使用不同颜色还可以增加图表的信息量。例如，我们可以使用不同颜色来表示不同时间段内的数据，以帮助读者更好地理解趋势。另外，我们也可以使用不同颜色来标记特定数据点，突出重点，并使读者更容易注意到并理解相关信息。

绘制多种多种颜色曲线好处有很多

2.2 绘图实战

🏀🏀🏀🏀环境安装

 使用pip安装下列Jar包。

pip install pandas numpy matplotlib

🏀🏀🏀🏀颜色选择

我们可以使用以下方法来自定义图形的颜色：

• 使用预定义的颜色名称，例如：'red'，'blue'，'green'等。
• 使用RGB值，例如：(0.2, 0.4, 0.6)。
• 使用16进制值，例如：'#8B008B'

🏄🏄🏄课外知识插播：

RGB值表示颜色：是一种用三个数字来表示颜色的方式，这三个数字代表红色（R）、绿色（G）和蓝色（B）的亮度。每个数字的取值范围是0到1之间，0表示颜色的亮度最低，1表示颜色的亮度最高。例如，(0.2, 0.4, 0.6)表示一个带有一定蓝色的灰色。

16进制值表示颜色：是一种用六个字符来表示颜色的方式，每两个字符表示一种颜色，其中前两个字符表示红色的亮度，中间两个字符表示绿色的亮度，后两个字符表示蓝色的亮度。每个字符的取值范围是0到F之间，其中0表示颜色的亮度最低，F表示颜色的亮度最高。例如，'#8B008B'表示一个紫红色。

在Python中，我们通常使用RGB值来表示颜色，而matplotlib库也支持使用16进制值来表示颜色。不同的颜色表示方式都可以用来控制图表元素的颜色，例如线条、点、柱形等。

如果大家对上面这些东西不太理解的话，直接使用颜色名称就可以🏅，比如yellow啥的。

🎯🎯🎯实战代码

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [2, 4, 6, 8]
# 使用预定义颜色名称
plt.plot(x, y, color='red')
# 使用RGB值
plt.plot(x, y, color=(0.2, 0.4, 0.6))
# 使用16进制值
plt.plot(x, y, color='#8B008B')

根据上面的代码绘制出了一个红色图像。

 绘制出来的图像：

代码释义： 

这段代码使用了matplotlib库来绘制一条折线图，并展示了三种不同的方式来定义折线的颜色。

首先，我们需要导入matplotlib.pyplot模块并将其重命名为plt，以便于使用其中的函数。

然后，我们定义了两个列表x和y，用于存储折线图的横纵坐标数据。

接下来，我们使用plt.plot()函数绘制了三条折线，每条折线都使用不同的颜色。第一条折线的颜色使用预定义的颜色名称“red”来表示，即红色。第二条折线的颜色使用RGB值来表示，即(0.2, 0.4, 0.6)，表示一种带有一定蓝色的灰色。第三条折线的颜色使用16进制值来表示，即“#8B008B”，表示一种紫红色。

最后，我们使用plt.show()函数来展示绘制的折线图。

在这里有一个小福利，罗列出所有支持颜色和对应英文：

matplotlib定义了如下内置颜色：

红色（red）
绿色（green）
蓝色（blue）
青色（cyan）
品红色（magenta）
黄色（yellow）
黑色（black）
白色（white）
灰色（gray）
橙色（orange）
紫色（purple）
棕色（brown）
粉色（pink）

补充：线条设置

三、总结

最近一直在死磕数据可视化 💻，希望这些博文 📝 能够记录下我学习到的知识，同时也希望能够帮助到大家 🤗。数据可视化不仅仅是一种技能，更是一种表达想法的方式

到此这篇关于python matplotlib绘图过程中设置线条颜色的文章就介绍到这了,更多相关matplotlib绘图设置线条颜色内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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