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Python四种配色方案,适合科研的配色
2024-03-03 06:00:04Python资料围观1133次
这篇文章介绍了Python四种配色方案,适合科研的配色,分享给大家做个参考,收藏Python资料网收获更多编程知识
下面这四种配色是不需要指定的,Python自带的主题,无论有多少个种类都适合,这里就简单以条形图为例。
1、Plasma(等高线图颜色)
import matplotlib.pyplot as plt
data = {
"apple": 2.03,
"bob": 1.96,
"cel": 1.34,
"daddy": 1.33,
"egg": 1.23,
"flow": 1,
"glow": 0.99,
"hight": 0.82,
"illnes": 0.78,
"joker": 0.48,
"kill": 0.21,
"low": 0.15,
"mammy": 0.13
}
# 将字典按值排序
sorted_data = sorted(data.items(), key=lambda x: x[1])
# 提取标签和值
labels = [item[0] for item in sorted_data]
values = [item[1] for item in sorted_data]
# 设置图形大小和字体大小
plt.rcParams['figure.figsize'] = (14, 10)
plt.rcParams['font.size'] = 16
# 为每个条形图分配不同的颜色
colors = plt.cm.plasma(np.linspace(0, 1, len(labels)))
plt.barh(labels, values, color=colors)
plt.xlabel('title')
# plt.title('各部门/单位数量')
# 保存图片
plt.savefig('1.png', bbox_inches='tight')
# 显示条形图
plt.show()
核心代码是下面这句话:
colors = plt.cm.plasma(np.linspace(0, 1, len(labels)))
2、Inferno(黑热图颜色)
import matplotlib.pyplot as plt
data = {
"apple": 2.03,
"bob": 1.96,
"cel": 1.34,
"daddy": 1.33,
"egg": 1.23,
"flow": 1,
"glow": 0.99,
"hight": 0.82,
"illnes": 0.78,
"joker": 0.48,
"kill": 0.21,
"low": 0.15,
"mammy": 0.13
}
# 将字典按值排序
sorted_data = sorted(data.items(), key=lambda x: x[1])
# 提取标签和值
labels = [item[0] for item in sorted_data]
values = [item[1] for item in sorted_data]
# 设置图形大小和字体大小
plt.rcParams['figure.figsize'] = (14, 10)
plt.rcParams['font.size'] = 16
# 为每个条形图分配不同的颜色
colors = plt.cm.inferno(np.linspace(0, 1, len(labels)))
plt.barh(labels, values, color=colors)
plt.xlabel('title')
# plt.title('各部门/单位数量')
# 保存图片
plt.savefig('1.png', bbox_inches='tight')
# 显示条形图
plt.show()
核心代码是下面这句话:
colors = plt.cm.inferno(np.linspace(0, 1, len(labels)))
3、Cividis(较好的配色方案)
import matplotlib.pyplot as plt
data = {
"apple": 2.03,
"bob": 1.96,
"cel": 1.34,
"daddy": 1.33,
"egg": 1.23,
"flow": 1,
"glow": 0.99,
"hight": 0.82,
"illnes": 0.78,
"joker": 0.48,
"kill": 0.21,
"low": 0.15,
"mammy": 0.13
}
# 将字典按值排序
sorted_data = sorted(data.items(), key=lambda x: x[1])
# 提取标签和值
labels = [item[0] for item in sorted_data]
values = [item[1] for item in sorted_data]
# 设置图形大小和字体大小
plt.rcParams['figure.figsize'] = (14, 10)
plt.rcParams['font.size'] = 16
# 为每个条形图分配不同的颜色
colors = plt.cm.cividis(np.linspace(0, 1, len(labels)))
plt.barh(labels, values, color=colors)
plt.xlabel('title')
# plt.title('各部门/单位数量')
# 保存图片
plt.savefig('1.png', bbox_inches='tight')
# 显示条形图
plt.show()
核心代码是下面这句话:
colors = plt.cm.cividis(np.linspace(0, 1, len(labels)))
4、Viridis(绿色主导的配色方案)
colors = plt.cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(labels)))
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