Task 05:样式色彩秀芳华
文章目录
- 前言
- 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
- 总结
- 参考资料
前言
本文详细介绍了matplotlib中样式和颜色的使用,绘图样式和颜色是丰富可视化图表的重要手段,因此熟练掌握本章内容可以让可视化图表变得更美观,突出重点和凸显艺术性。
关于绘图样式,常见的有4种方法,分别是修改预定义样式,自定义样式,rcparams和matplotlibrc文件。
关于颜色使用,本章介绍了常见的5种表示单色颜色的基本方法,以及colormap多色显示的方法。
一、matplotlib的绘图样式(style)
在matplotlib中,要想设置绘制样式,最简单的方法是在绘制元素时单独设置样式。 但是有时候,当用户在做专题报告时,往往会希望保持整体风格的统一而不用对每张图一张张修改,因此matplotlib库还提供了四种批量修改全局样式的方式。
1.matplotlib预先定义样式
matplotlib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的style名称即可调用,以下样例比较了不同内置样式的区别。
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.show()
plt.style.use('ggplot')
plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5]);
matplotlib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后观察图表变化。
plt.style.use('test.mplstyle')
plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5]);
**注:**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', 'test.mplstyle'])
plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5]);
3.设置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。
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]);
matplotlib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]);
4.修改matplotlibrc文件
由于matplotlib是使用matplotlibrc文件来控制样式的,也就是上一节提到的rc setting,所以我们还可以通过修改matplotlibrc文件的方式改变样式。
mpl.matplotlib_fname()
找到路径后,就可以直接编辑样式文件了,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已经生效了。
二、matplotlib的色彩设置(color)
在可视化中,如何选择合适的颜色和搭配组合也是需要仔细考虑的,色彩选择要能够反映可视化图像的主旨。
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。
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');
RGB颜色和HEX颜色之间是可以一一对应的,以下网址提供了两种色彩表示方法的转换工具:https://www.colorhexa.com/
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='c');
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='olive');
如下展示了部分颜色对照表:
6.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,颜色渐渐增加,用于表示有序的信息。
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。
#6.使用colormap设置一组颜色
x = np.random.randn(50)
y = np.random.randn(50)
plt.scatter(x,y,c=x,cmap='RdPu');
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。
总结
以上就是今天要讲的内容,本文介绍了matplotlib中样式和颜色的使用,介绍了四种matplotlib的绘图样式和六种matplotlib的色彩设置方法。
参考资料
[1].https://zhuanlan.zhihu.com/p/88892542
[2].https://matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/customizing.html?highlight=rcparams
[3].https://matplotlib.org/stable/tutorials/colors/colors.html#sphx-glr-tutorials-colors-colors-py
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