Matplotlib绘图样式及色彩（二）

一、绘图样式设置（style）

关于绘图样式，常见的有3种方法：

• 预定义样式
• 自定义样式
• rcparams

（一）预定义样式

matplotlib贴心地提供了许多内置的样式供用户使用，使用方法很简单，只需在python脚本的最开始输入想使用style的名称即可调用，尝试调用不同内置样式：

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.style.use('default')
plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5]);

plt.style.use('ggplot')
plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5]);

那么matplotlib究竟内置了那些样式供使用呢？总共以下28种丰富的样式可供选择。

print(plt.style.available)

['Solarize_Light2', '_classic_test_patch', '_mpl-gallery', '_mpl-gallery-nogrid', 'bmh', 'classic', 'dark_background', 'fast', 'fivethirtyeight', 'ggplot', 'grayscale', 'seaborn-v0_8', 'seaborn-v0_8-bright', 'seaborn-v0_8-colorblind', 'seaborn-v0_8-dark', 'seaborn-v0_8-dark-palette', 'seaborn-v0_8-darkgrid', 'seaborn-v0_8-deep', 'seaborn-v0_8-muted', 'seaborn-v0_8-notebook', 'seaborn-v0_8-paper', 'seaborn-v0_8-pastel', 'seaborn-v0_8-poster', 'seaborn-v0_8-talk', 'seaborn-v0_8-ticks', 'seaborn-v0_8-white', 'seaborn-v0_8-whitegrid', 'tableau-colorblind10']

（二）自定义样式

在任意路径下创建一个后缀名为mplstyle的样式清单，编辑文件添加以下样式内容

axes.titlesize : 24
axes.labelsize : 20
lines.linewidth : 3
lines.markersize : 10
xtick.labelsize : 16
ytick.labelsize : 16

引用自定义stylesheet后观察图表变化。

plt.style.use('file/presentation.mplstyle')
plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5]);

值得特别注意的是，matplotlib支持混合样式的引用，只需在引用时输入一个样式列表，若是几个样式中涉及到同一个参数，右边的样式表会覆盖左边的值。

plt.style.use(['dark_background', 'file/presentation.mplstyle'])
plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5]);

（三）rcparams

我们还可以通过修改默认rc设置的方式改变样式，所有rc设置都保存在一个叫做 matplotlib.rcParams的变量中。
修改过后再绘图，可以看到绘图样式发生了变化。

mpl.rcParams['lines.linewidth'] = 5
mpl.rcParams['axes.labelpad'] = 6
plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5]);

另外matplotlib也还提供了一种更便捷的修改样式方式，可以一次性修改多个样式。

mpl.rc('lines', linewidth=4, linestyle='-.')
plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5]);

二、色彩设置

在matplotlib中，设置颜色有以下几种方式：

• RGB或RGBA
• HEX RGB 或 RGBA
• 灰度色阶
• 单字符基本颜色
• 颜色名称
• 使用colormap设置一组颜色

（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));

（二）HEX RGB 或 RGBA

# 用十六进制颜色码表示，同样最后两位表示透明度，可省略
plt.plot([1,2,3],[4,5,6],color='#0f0f0f')
plt.plot([4,5,6],[1,2,3],color='#0f0f0f80');

详情查看：https://www.matplotlib.org.cn/tutorials/colors/colors.html#xkcd-v-x11-css4

（三）灰度色阶

首先我们来了解下什么是灰度，它是指所谓的色阶或灰阶也就是亮度的明暗程度。灰度是显示色彩数的决定因素，一般而言灰度越高，显示的色彩越丰富，画面也越细腻，更易表现丰富的细节。

灰度虽然是色彩数的决定因素，但并不是说无限制越大越好。因为首先人眼的分辨率是有限的，再者系统处理位数的提高会牵涉到系统视频处理、存储、传输、扫描等各个环节的变化，成本剧增，性价比反而会下降。

# 当只有一个位于[0,1]的值时，表示灰度色阶
plt.plot([1,2,3],[4,5,6],color='0.5');

（四）单字符基本颜色

# matplotlib有八个基本颜色，可以用单字符串来表示，分别是'b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w'，对应的是blue, green, red, cyan, magenta, yellow, black, and white的英文缩写
plt.plot([1,2,3],[4,5,6],color='m');

（五）颜色名称

# matplotlib提供了颜色对照表，可供查询颜色对应的名称
plt.plot([1,2,3],[4,5,6],color='blue');

（六）使用colormap设置一组颜色

有些图表支持使用colormap的方式配置一组颜色，从而在可视化中通过色彩的变化表达更多信息。

在matplotlib中，colormap共有五种类型:

• 顺序（Sequential）。通常使用单一色调，逐渐改变亮度和颜色渐渐增加，用于表示有顺序的信息
• 发散（Diverging）。改变两种不同颜色的亮度和饱和度，这些颜色在中间以不饱和的颜色相遇;当绘制的信息具有关键中间值（例如地形）或数据偏离零时，应使用此值。
• 循环（Cyclic）。改变两种不同颜色的亮度，在中间和开始/结束时以不饱和的颜色相遇。用于在端点处环绕的值，例如相角，风向或一天中的时间。
• 定性（Qualitative）。常是杂色，用来表示没有排序或关系的信息。
• 杂色（Miscellaneous）。一些在特定场景使用的杂色组合，如彩虹，海洋，地形等。

x = np.random.randn(50)
y = np.random.randn(50)
plt.scatter(x,y,c=x,cmap='RdPu'); # Sequential中的选项 

在以下官网页面可以查询上述五种colormap的字符串表示和颜色图的对应关系
https://matplotlib.org/stable/tutorials/colors/colormaps.html