绘图样式与色彩设置目录

一、matplotlib的绘图样式（style）
- 1.matplotlib预先定义样式
- 2.用户自定义stylesheet
- 3.设置rcparams
- 4.修改matplotlibrc文件
二、matplotlib的色彩设置（color）
- 1.RGB或RGBA
- 2.HEX RGB 或 RGBA
- 3.灰度色阶
- 4.单字符基本颜色
- 5.颜色名称
- 6.使用colormap设置一组颜色

一、matplotlib的绘图样式（style）

matplotlib库提供了四种批量修改全局样式的方式, 而不用对每张图一张张修改

1.matplotlib预先定义样式

matplotlib提供了许多内置的样式供用户使用，在python脚本的最开始输入想使用style的名称即可调用

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('Solarize_Light2')
plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5])

很明显的看出, 两幅图的背景色不一样

matplotlib总共内置了26种丰富的样式可供选择。

print(plt.style.available)

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

2.用户自定义stylesheet

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

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

plt.style.use(['dark_background', '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。

3.设置rcparams

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。
之前样式没有修改的图以及修改过后再绘的图，可以看到绘图样式发生了变化。

plt.style.use('default') # 恢复到默认样式
plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5])

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

另外matplotlib也还提供了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])

4.修改matplotlibrc文件

由于matplotlib是使用matplotlibrc文件来控制样式的，也就是rc setting，所以我们还可以通过修改matplotlibrc文件的方式改变样式。

# 查找matplotlibrc文件的路径
mpl.matplotlib_fname()  ## 'E:\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\matplotlib\\mpl-data\\matplotlibrc'

找到路径后，就可以直接编辑样式文件了，打开后看到的文件格式大致是这样的，文件中列举了所有的样式参数，找到想要修改的参数，比如lines.linewidth: 8，并将前面的注释符号去掉，此时再绘图发现样式以及生效了。

二、matplotlib的色彩设置（color）

从可视化编码的角度对颜色进行分析，可以将颜色分为色相、亮度和饱和度三个视觉通道。
通常来说：色相：没有明显的顺序性、一般不用来表达数据量的高低，而是用来表达数据列的类别。明度和饱和度：在视觉上很容易区分出优先级的高低、被用作表达顺序或者表达数据量视觉通道。

具体关于色彩理论部分的知识, 请参阅有关拓展材料学习。
ECharts数据可视化实验室
学会这6个可视化配色基本技巧，还原数据本身的意义

在matplotlib中，设置颜色有以下几种方式：

1.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))

2.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')

3.灰度色阶

# 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')

4.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')

5.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='tan')

6.使用colormap设置一组颜色

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')

根据matplotlib官网，列举出Sequential，Diverging，Cyclic，Qualitative，Miscellaneous分别有哪些内置的colormap，并以代码绘图的形式展现出来

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltcmaps = [('Perceptually Uniform Sequential', ['viridis', 'plasma', 'inferno', 'magma', 'cividis']),('Sequential', ['Greys', 'Purples', 'Blues', 'Greens', 'Oranges', 'Reds','YlOrBr', 'YlOrRd', 'OrRd', 'PuRd', 'RdPu', 'BuPu','GnBu', 'PuBu', 'YlGnBu', 'PuBuGn', 'BuGn', 'YlGn']),('Sequential (2)', ['binary', 'gist_yarg', 'gist_gray', 'gray', 'bone', 'pink','spring', 'summer', 'autumn', 'winter', 'cool', 'Wistia','hot', 'afmhot', 'gist_heat', 'copper']),('Diverging', ['PiYG', 'PRGn', 'BrBG', 'PuOr', 'RdGy', 'RdBu','RdYlBu', 'RdYlGn', 'Spectral', 'coolwarm', 'bwr', 'seismic']),('Cyclic', ['twilight', 'twilight_shifted', 'hsv']),('Qualitative', ['Pastel1', 'Pastel2', 'Paired', 'Accent','Dark2', 'Set1', 'Set2', 'Set3','tab10', 'tab20', 'tab20b', 'tab20c']),('Miscellaneous', ['flag', 'prism', 'ocean', 'gist_earth', 'terrain', 'gist_stern','gnuplot', 'gnuplot2', 'CMRmap', 'cubehelix', 'brg','gist_rainbow', 'rainbow', 'jet', 'turbo', 'nipy_spectral','gist_ncar'])]gradient = np.linspace(0, 1, 256)
gradient = np.vstack((gradient, gradient))def plot_color_gradients(cmap_category, cmap_list):# Create figure and adjust figure height to number of colormapsnrows = len(cmap_list)figh = 0.35 + 0.15 + (nrows + (nrows-1)*0.1)*0.22fig, axs = plt.subplots(nrows=nrows, figsize=(6.4, figh))fig.subplots_adjust(top=1-.35/figh, bottom=.15/figh, left=0.2, right=0.99)axs[0].set_title(cmap_category + ' colormaps', fontsize=14)for ax, name in zip(axs, cmap_list):ax.imshow(gradient, aspect='auto', cmap=plt.get_cmap(name))ax.text(-.01, .5, name, va='center', ha='right', fontsize=10,transform=ax.transAxes)# Turn off *all* ticks & spines, not just the ones with colormaps.for ax in axs:ax.set_axis_off()for cmap_category, cmap_list in cmaps:plot_color_gradients(cmap_category, cmap_list)plt.show()

参考:
https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html

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1.matplotlib预先定义样式

2.用户自定义stylesheet

3.设置rcparams

4.修改matplotlibrc文件

二、matplotlib的色彩设置（color）

1.RGB或RGBA

2.HEX RGB 或 RGBA

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6.使用colormap设置一组颜色

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