Python四种配色方案，适合科研的配色

1、Plasma（等高线图颜色）2、Inferno（黑热图颜色）3、Cividis（较好的配色方案）4、Viridis（绿色主导的配色方案）

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 pltdata = {    "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 pltdata = {    "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 pltdata = {    "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)))

本文链接：https://www.kjpai.cn/news/2024-04-22/161327.html，文章来源：网络cs，作者：亙句，版权归作者所有，如需转载请注明来源和作者，否则将追究法律责任！