Python可视化学习之matplotlib内置单颜色

那我来详细讲解一下“Python可视化学习之matplotlib内置单颜色”的完整攻略。

什么是matplotlib内置单颜色

在使用matplotlib进行可视化图表绘制过程中，我们需要为图表中的各个元素进行配色。而matplotlib提供了一些内置的单颜色方案，可以方便我们选择配色方案。

其中，内置单颜色方案包含了16种颜色，可以满足大部分绘图需求。

如何使用matplotlib内置单颜色

使用matplotlib内置单颜色，需要用到内置的颜色缩写码，例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, color='c')
plt.show()

在这段示例中，我们绘制了一条sin曲线，使用了color='c'进行配色，其中，'c'是matplotlib中内置的一种颜色缩写码，表示cyan颜色。

除了使用颜色缩写码进行配色，我们还可以使用RGB或RGBA值进行配色，例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, color=(0.5, 0.5, 0))
plt.show()

在这段示例中，我们绘制了一条sin曲线，使用了color=(0.5, 0.5, 0)进行配色，其中，(0.5, 0.5, 0)表示RGB值，表示灰色。

示例1：散点图

在散点图中，我们可以使用不同的颜色来表示不同的类别或数值区间。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.normal(size=100)
y = np.random.normal(size=100)
color = np.random.randint(low=1, high=17, size=100)  # 生成随机颜色编号

plt.scatter(x, y, c=color, cmap='viridis')
plt.show()

在这段示例中，我们生成了100个随机散点，并且为每个散点指定了一个随机的颜色编号，然后使用c=color进行配色，同时指定了cmap='viridis'，表示使用‘viridis’配色方案进行配色。

示例2：条形图

在条形图中，我们可以使用不同的颜色来表示不同的组别或数值区间。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

labels = ['A', 'B', 'C', 'D']  # 分组标签
values = [20, 30, 15, 35]  # 分组数值
colors = ['r', 'g', 'b', 'c']  # 分组颜色

plt.bar(labels, values, color=colors)
plt.show()

在这段示例中，我们生成了4个分组，并且为每个分组指定了一个颜色，然后使用color=colors进行配色。

以上就是Python可视化学习之matplotlib内置单颜色的完整攻略。