DW5的個人總結：
一、常見的樣式方法有4種，分別是預定義樣式，自定義樣式，rcparams和matplotlibrc文件。
二、常見的顏色方法有兩種，分別是5種單色顏色，colormap多色。

本章介紹matplotlib中樣式和顏色的使用。常見的樣式方法有4種，分別是預定義樣式，自定義樣式，rcparams和matplotlibrc文件。 常見的顏色方法有兩種，分別是5種單色顏色，colormap多色。

1.1繪圖樣式

1.1.1預定義樣式

matplotlib提供了許多內置的樣式供用戶使用，只需在python腳本的最開始輸入想使用style的名稱即可調用。

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

matplotlib提供了26種豐富的樣式

print(plt.style.available)

1.1.2 自定義樣式

在任意路徑下創建一個后綴名為mplstyle的樣式清單，編輯文件添加以下樣式內容

axes.titlesize : 24 axes.labelsize : 20 lines.linewidth : 3 lines.markersize : 10 xtick.labelsize : 16 ytick.labelsize : 16

引用自定義stylesheet后觀察圖表變化。

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

matplotlib支持混合樣式的引用，只需在引用時輸入一個樣式列表，若是幾個樣式中涉及到同一個參數，右邊的樣式表會覆蓋左邊的。

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

1.1.3rcparams

們還可以通過修改默認rc設置的方式改變樣式，所有rc設置都保存在一個叫做 matplotlib.rcParams的變量中。修改過后再繪圖，可以看到繪圖樣式發生了變化。

plt.style.use('default') # 恢復到默認樣式 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也提供了一種更便捷的修改樣式方式，可以一次性修改多個樣式。

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

1.1.4 matplotlibrc

通過mpl.matplotlib_fname()找到路徑后，就可以直接編輯樣式文件了

mpl.matplotlib_fname()

2.1色彩設置

2.1.1RGB或RGBA

plt.style.use('default') # 顏色用[0,1]之間的浮點數表示，四個分量按順序分別為(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));

2.1.2HEX RGB 或 RGBA

# 用十六進制顏色碼表示，同樣最后兩位表示透明度，可省略 plt.plot([1,2,3],[4,5,6],color='#0f0f0f') plt.plot([4,5,6],[1,2,3],color='#0f0f0f80');

2.1.3灰度色階

# 當只有一個位于[0,1]的值時，表示灰度色階 plt.plot([1,2,3],[4,5,6],color='0.5');

2.1.4單字符基本顏色

# matplotlib有八個基本顏色，可以用單字符串來表示，分別是'b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w'，對應的是blue, green, red, cyan, magenta, yellow, black, and white的英文縮寫 plt.plot([1,2,3],[4,5,6],color='m');

2.1.5顏色名稱

# matplotlib提供了顏色對照表，可供查詢顏色對應的名稱 plt.plot([1,2,3],[4,5,6],color='tan');

2.1.6使用colormap設置一組顏色

有些圖表支持使用colormap的方式配置一組顏色，從而在可視化中通過色彩的變化表達更多信息。

在matplotlib中，colormap共有五種類型:

順序（Sequential）。通常使用單一色調，逐漸改變亮度和顏色漸漸增加，用于表示有順序的信息

發散（Diverging）。改變兩種不同顏色的亮度和飽和度，這些顏色在中間以不飽和的顏色相遇;當繪制的信息具有關鍵中間值（例如地形）或數據偏離零時，應使用此值。

循環（Cyclic）。改變兩種不同顏色的亮度，在中間和開始/結束時以不飽和的顏色相遇。用于在端點處環繞的值，例如相角，風向或一天中的時間。

定性（Qualitative）。常是雜色，用來表示沒有排序或關系的信息。

.雜色（Miscellaneous）。一些在特定場景使用的雜色組合，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');

3.1思考題

學習如何自定義colormap，并將其應用到任意一個數據集中，繪制一幅圖像，注意colormap的類型要和數據集的特性相匹配，并做簡單解釋

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap cmap = ListedColormap(['b','k','y']) x = np.random.rand(1,1,88) y = np.random.rand(1,1,88) plt.scatter(x,y,c=x,cmap=cmap)

通過導入ListedColormap，設置隨機數繪制散點圖

總結

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