Именованные цвета в matplotlib
какие именованные цвета доступны в matplotlib для использования в сюжетах? Я могу найти список в документации matplotlib, который утверждает, что это единственные имена:
b: blue
g: green
r: red
c: cyan
m: magenta
y: yellow
k: black
w: white
однако, я обнаружил, что эти цвета также могут быть использованы, по крайней мере в данном контексте:
scatter(X,Y, color='red')
scatter(X,Y, color='orange')
scatter(X,Y, color='darkgreen')
но их нет в приведенном выше списке. Кто-нибудь знает полный список именованных цветов, которые доступны?
4 ответов:
Я постоянно забываю названия цветов, которые я хочу использовать и продолжать возвращаться к этому вопросу =)
предыдущие ответы отличные, но мне немного сложно получить обзор доступных цветов из опубликованного изображения. Я предпочитаю, чтобы цвета были сгруппированы с аналогичными цветами, поэтому я немного подправил matplotlib ответ это было упомянуто в комментарии выше, чтобы получить список цветов, отсортированных по столбцам. Порядок не идентичен тому, как я бы сортировал по глаз, но я думаю, что это дает хороший обзор.
я обновил изображение и код, чтобы отразить, что "rebeccapurple" был добавлен, и три цвета sage были перемещены под префиксом "xkcd:" с тех пор, как я опубликовал этот ответ изначально.
Я действительно не сильно изменился из примера matplotlib, но вот код для полноты.
import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import colors as mcolors colors = dict(mcolors.BASE_COLORS, **mcolors.CSS4_COLORS) # Sort colors by hue, saturation, value and name. by_hsv = sorted((tuple(mcolors.rgb_to_hsv(mcolors.to_rgba(color)[:3])), name) for name, color in colors.items()) sorted_names = [name for hsv, name in by_hsv] n = len(sorted_names) ncols = 4 nrows = n // ncols fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 10)) # Get height and width X, Y = fig.get_dpi() * fig.get_size_inches() h = Y / (nrows + 1) w = X / ncols for i, name in enumerate(sorted_names): row = i % nrows col = i // nrows y = Y - (row * h) - h xi_line = w * (col + 0.05) xf_line = w * (col + 0.25) xi_text = w * (col + 0.3) ax.text(xi_text, y, name, fontsize=(h * 0.8), horizontalalignment='left', verticalalignment='center') ax.hlines(y + h * 0.1, xi_line, xf_line, color=colors[name], linewidth=(h * 0.8)) ax.set_xlim(0, X) ax.set_ylim(0, Y) ax.set_axis_off() fig.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0, hspace=0, wspace=0) plt.show()
дополнительные именованные цвета
Обновлено 2017-10-25. Я объединил свои предыдущие обновления в этом разделе.
xkcd
если вы хотите использовать дополнительные именованные цвета при построении графика с помощью matplotlib, вы можете использовать xkcd краудсорсинг названия цветов, через префикс' xkcd:':
plt.plot([1,2], lw=4, c='xkcd:baby poop green')теперь у вас есть доступ к множеству именованные цвета!
Tableau
по умолчанию Цвета таблицы доступны в matplotlib через префикс' tab:':
plt.plot([1,2], lw=4, c='tab:green')есть десять различных цветов:
HTML
вы также можете построить цвета по их HTML шестнадцатеричный код:
plt.plot([1,2], lw=4, c='#8f9805')Это больше похоже на указание и кортеж RGB, а не на именованный цвет (кроме того, что шестнадцатеричный код передается как строка), и я не буду включать изображение из 16 миллионов цветов вы можете выбрать из...
для более подробной информации, пожалуйста, обратитесь к документация по цветам matplotlib и исходный файл с указанием Доступные цвета,
_color_data.py.
Matplotlib использует словарь из своего colors.py модуль.
для печати имен используйте:
# python2: import matplotlib for name, hex in matplotlib.colors.cnames.iteritems(): print(name, hex) # python3: import matplotlib for name, hex in matplotlib.colors.cnames.items(): print(name, hex)Это полный словарь:
cnames = { 'aliceblue': '#F0F8FF', 'antiquewhite': '#FAEBD7', 'aqua': '#00FFFF', 'aquamarine': '#7FFFD4', 'azure': '#F0FFFF', 'beige': '#F5F5DC', 'bisque': '#FFE4C4', 'black': '#000000', 'blanchedalmond': '#FFEBCD', 'blue': '#0000FF', 'blueviolet': '#8A2BE2', 'brown': '#A52A2A', 'burlywood': '#DEB887', 'cadetblue': '#5F9EA0', 'chartreuse': '#7FFF00', 'chocolate': '#D2691E', 'coral': '#FF7F50', 'cornflowerblue': '#6495ED', 'cornsilk': '#FFF8DC', 'crimson': '#DC143C', 'cyan': '#00FFFF', 'darkblue': '#00008B', 'darkcyan': '#008B8B', 'darkgoldenrod': '#B8860B', 'darkgray': '#A9A9A9', 'darkgreen': '#006400', 'darkkhaki': '#BDB76B', 'darkmagenta': '#8B008B', 'darkolivegreen': '#556B2F', 'darkorange': '#FF8C00', 'darkorchid': '#9932CC', 'darkred': '#8B0000', 'darksalmon': '#E9967A', 'darkseagreen': '#8FBC8F', 'darkslateblue': '#483D8B', 'darkslategray': '#2F4F4F', 'darkturquoise': '#00CED1', 'darkviolet': '#9400D3', 'deeppink': '#FF1493', 'deepskyblue': '#00BFFF', 'dimgray': '#696969', 'dodgerblue': '#1E90FF', 'firebrick': '#B22222', 'floralwhite': '#FFFAF0', 'forestgreen': '#228B22', 'fuchsia': '#FF00FF', 'gainsboro': '#DCDCDC', 'ghostwhite': '#F8F8FF', 'gold': '#FFD700', 'goldenrod': '#DAA520', 'gray': '#808080', 'green': '#008000', 'greenyellow': '#ADFF2F', 'honeydew': '#F0FFF0', 'hotpink': '#FF69B4', 'indianred': '#CD5C5C', 'indigo': '#4B0082', 'ivory': '#FFFFF0', 'khaki': '#F0E68C', 'lavender': '#E6E6FA', 'lavenderblush': '#FFF0F5', 'lawngreen': '#7CFC00', 'lemonchiffon': '#FFFACD', 'lightblue': '#ADD8E6', 'lightcoral': '#F08080', 'lightcyan': '#E0FFFF', 'lightgoldenrodyellow': '#FAFAD2', 'lightgreen': '#90EE90', 'lightgray': '#D3D3D3', 'lightpink': '#FFB6C1', 'lightsalmon': '#FFA07A', 'lightseagreen': '#20B2AA', 'lightskyblue': '#87CEFA', 'lightslategray': '#778899', 'lightsteelblue': '#B0C4DE', 'lightyellow': '#FFFFE0', 'lime': '#00FF00', 'limegreen': '#32CD32', 'linen': '#FAF0E6', 'magenta': '#FF00FF', 'maroon': '#800000', 'mediumaquamarine': '#66CDAA', 'mediumblue': '#0000CD', 'mediumorchid': '#BA55D3', 'mediumpurple': '#9370DB', 'mediumseagreen': '#3CB371', 'mediumslateblue': '#7B68EE', 'mediumspringgreen': '#00FA9A', 'mediumturquoise': '#48D1CC', 'mediumvioletred': '#C71585', 'midnightblue': '#191970', 'mintcream': '#F5FFFA', 'mistyrose': '#FFE4E1', 'moccasin': '#FFE4B5', 'navajowhite': '#FFDEAD', 'navy': '#000080', 'oldlace': '#FDF5E6', 'olive': '#808000', 'olivedrab': '#6B8E23', 'orange': '#FFA500', 'orangered': '#FF4500', 'orchid': '#DA70D6', 'palegoldenrod': '#EEE8AA', 'palegreen': '#98FB98', 'paleturquoise': '#AFEEEE', 'palevioletred': '#DB7093', 'papayawhip': '#FFEFD5', 'peachpuff': '#FFDAB9', 'peru': '#CD853F', 'pink': '#FFC0CB', 'plum': '#DDA0DD', 'powderblue': '#B0E0E6', 'purple': '#800080', 'red': '#FF0000', 'rosybrown': '#BC8F8F', 'royalblue': '#4169E1', 'saddlebrown': '#8B4513', 'salmon': '#FA8072', 'sandybrown': '#FAA460', 'seagreen': '#2E8B57', 'seashell': '#FFF5EE', 'sienna': '#A0522D', 'silver': '#C0C0C0', 'skyblue': '#87CEEB', 'slateblue': '#6A5ACD', 'slategray': '#708090', 'snow': '#FFFAFA', 'springgreen': '#00FF7F', 'steelblue': '#4682B4', 'tan': '#D2B48C', 'teal': '#008080', 'thistle': '#D8BFD8', 'tomato': '#FF6347', 'turquoise': '#40E0D0', 'violet': '#EE82EE', 'wheat': '#F5DEB3', 'white': '#FFFFFF', 'whitesmoke': '#F5F5F5', 'yellow': '#FFFF00', 'yellowgreen': '#9ACD32'}вы могли бы построить их так:
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as patches import matplotlib.colors as colors import math fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ratio = 1.0 / 3.0 count = math.ceil(math.sqrt(len(colors.cnames))) x_count = count * ratio y_count = count / ratio x = 0 y = 0 w = 1 / x_count h = 1 / y_count for c in colors.cnames: pos = (x / x_count, y / y_count) ax.add_patch(patches.Rectangle(pos, w, h, color=c)) ax.annotate(c, xy=pos) if y >= y_count-1: x += 1 y = 0 else: y += 1 plt.show()
получить полный список цветов для использования на участках:
import matplotlib.colors as colors colors_list = list(colors._colors_full_map.values())таким образом, вы можете использовать так быстро:
scatter(X,Y, color=colors_list[0]) scatter(X,Y, color=colors_list[1]) scatter(X,Y, color=colors_list[2]) ... scatter(X,Y, color=colors_list[-1])
Comments