matplotlib作图系列之内置颜色使用（一）

matplotlib 部分内置颜色介绍

在作图时，很多时候图省事，颜色选项就让程序自己选择了，下面是程序默认的颜色：

但其实，matplotlib程序中，还是内置了不少漂亮的颜色搭配可供选择的：

但是这些颜色怎么使用，网上的教程并不多。自己也是实际使用的时候，折腾了好久，才算是了解了一些简单的用法，所以码下来，防止下次使用时再去头疼。

内置颜色的使用方法

很多时候设定颜色，会直接设定一个数组，例如：

colors=['grey','lightskyblue','springgreen']

以扇形图为例，使用以下脚本来作图：

import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['a','b','c']
sizes = [100,100,100]
colors=['grey','lightskyblue','springgreen']
plt.pie(sizes,labels=labels,colors=colors)
plt.axis('equal')
plt.show()

这里其实用到了一种定义颜色的方法，那就是直接定义颜色的名字。

>>>print(colors)
['grey', 'lightskyblue', 'springgreen']

可供选择的颜色为：

但很多时候，自己选择搭配出来的颜色不忍直视。。
所以就很想知道如何使用matplotlib推荐的集中颜色搭配
一样的，借鉴上面自主选择颜色的思路，就可以想办法使用内置的颜色搭配(以Paired为例)：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
plt.figure(figsize=(6,9))
labels = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k']
sizes = [4552687,4002260,3797293,913484,39571,864706,413259,35799,100073,18487,1059]
cmap=[plt.cm.Paired(1),plt.cm.Paired(6),plt.cm.Paired(2),plt.cm.Paired(3),plt.cm.Paired(4),plt.cm.Paired(5),plt.cm.Paired(0),plt.cm.Paired(7),plt.cm.Paired(8),plt.cm.Paired(9),plt.cm.Paired(10)]
plt.pie(sizes,labels=labels,colors= cmap,startangle =90,shadow = False)
plt.legend()
plt.axis('equal')
plt.show()

这里其实用到了另外一种定义颜色的方法，就是直接定义RGB三原色的参数。

>>>print(cmap)
[(0.12156862745098039, 0.47058823529411764, 0.7058823529411765, 1.0), (0.9921568627450981, 0.7490196078431373, 0.43529411764705883, 1.0), (0.6980392156862745, 0.8745098039215686, 0.5411764705882353, 1.0), (0.2, 0.6274509803921569, 0.17254901960784313, 1.0), (0.984313725490196, 0.6039215686274509, 0.6, 1.0), (0.8901960784313725, 0.10196078431372549, 0.10980392156862745, 1.0), (0.6509803921568628, 0.807843137254902, 0.8901960784313725, 1.0), (1.0, 0.4980392156862745, 0.0, 1.0), (0.792156862745098, 0.6980392156862745, 0.8392156862745098, 1.0), (0.41568627450980394, 0.23921568627450981, 0.6039215686274509, 1.0), (1.0, 1.0, 0.6, 1.0)]

这其实就是一个列表，列表中每个元素都是一个由三原色参数组成的集合。

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