在计算机编程语言中经常使用matplotlib画图，为了让图像显示的更加好看，经常需要对图表点、线形状及颜色进行设置，下面这篇文章主要给大家介绍了关于大蟒中matplotlib的颜色以及形状的相关资料，需要的朋友可以参考下
目录
绘制折线图绘制柱形图簇状柱形图堆积柱形图散点图附：matplotlib实现区域颜色填充总结
绘制折线图
命令形如：
# 常用
plt.plot(x，y，linewidth='1 '，label='test '，color=' red '，linestyle=':'，marker='| ')
# 所有可选参数
plt.plot(x，y，color，linestyle=，线宽，标记，markeredgecolor，markeredgwidth，markerfacecolor，markersize，label)
plt.legend(loc='左上角)
plt.show()
主要参数详解：
线条形式（线型):
标记字符还可使用说明-'固体'实线"虚线"破折线'-.'" dashdot "点划线：' "点状"虚线' ' '无'无线条
标注形状（标记):
标记字符还可使用说明'.'点标记点标记，'像素标记像素标记（极小点)' o '圆圈标记实心圈标记v '三角形_向下标记倒三角标记'^'triangle_up标记上三角标记''三角形_左标记左三角标记' '三角形_右标记右三角标记1 '三向下标记下花三角标记2 '三合标记上花三角标记3 '三色左标记左花三角标记4 '三向右标记右花三角标记方形标记实心方形标记五边形标记实心五角标记* '星形标记星形标记六边形一标记竖六边形标记六边形2标记横六边形标记' '加号标记十字标记x'x markerx标记钻石标记菱形标记薄钻石标记受菱形标记| '直线标记垂直线标记_ '直线标记水平线标记
颜色（颜色),可用十六进制形式，每两个十六进制数分别代表r、G、B分量，可用如下代码展示所有：
导入matplotlib
对于名称，请使用matplotlib.colors.cnames.items()中的十六进制：
打印（名称，十六进制)
得所有支持颜色：
cnames={
aliceblue': '#F0F8FF '，
antiquewhite': '#FAEBD7 '，
aqua': '#00FFFF '，
海蓝宝石：' #7FFFD4 '，
azure': '#F0FFFF '，
米色：' #F5F5DC '，
浓汤：' #FFE4C4 '，
黑色':' #000000 ',
blanchedalmond': '#FFEBCD '，
蓝色：' #0000FF '，
蓝紫色：' #8A2BE2 '，
棕色：' #A52A2A '，
伯利伍德：' #DEB887 '，
cadetblue': '#5F9EA0 '，
黄绿色：' #7FFF00 '，
巧克力：' #D2691E '，
珊瑚：' #FF7F50 '，
矢车菊蓝：' #6495ED '，
玉米须：' #FFF8DC '，
深红：' #DC143C '，
青色：' #00FFFF '，
深蓝：' #00008B '，
暗青色：' #008B8B '，
深色一枝黄花：' #B8860B '，
深灰色：' #A9A9A9 '，
深绿色':' #006400 ',
深卡其色：' #BDB76B '，
暗洋红色：' #8B008B '，
darkolivegreen': '#556B2F '，
暗橙色：' #FF8C00 '，
暗兰：' #9932CC '，
暗红色：' #8B0000 '，
黑鲑鱼：' #E9967A '，
暗海绿：' #8FBC8F '，
darkslateblue': '#483D8B '，
darkslategray': '#2F4F4F '，
暗绿松石：' #00CED1 '，
暗紫色：' #9400D3 '，
深粉色：' #FF1493 '，
深蓝：' #00BFFF '，
' dimgray': '#696969 '，
道奇蓝：' #1E90FF '，
耐火砖：' #B22222 '，
floralwhite': '#FFFAF0 '，
森林绿色：' #228B22 '，
紫红色：' #FF00FF '，
gainsboro': '#DCDCDC '，
幽灵特工：F8F8 ff，
黄金：FFD700，
金光闪闪520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520 da 520
灰色：808080,
绿色：008000,
绿色黄色：ADFF2F，
honeyew ':# f0fff 0，
热粉：ff 69 B4，
印度语：CD5C5C，
“靛蓝”:# 4b 0082，
"科特迪瓦":#fffff 0，
卡其色：F0和68C，
六六年前，
薰衣草腮红：# ffff 0 F5，
lawngine:7 CFC 00，
「柠檬手机」:# fffacd，
浅蓝色：加8和6,
浅珊瑚：f 08080，
【淡青色】:#和0 ffff，
「淡金色NGO dy low」:# fa path 2，
【浅绿色】:# 90ee 90，
浅灰色：3d 3d 3d 3d，
“浅粉色”:# FFB 6c 1、
“莱特曼”:# FFA 07a，
“light agreen”:# 20b 2aa，
“浅蓝色”:# 87 cefa，
浅灰色：编号77899,
蓝调：B0 C4，
「淡黄色」:# ffffe 0，
“石灰”:# 00 ff 00，
“lim green”:# 32 CD 32，
行':# faf 0和6,
洋红色：#FF00FF，
"马龙":# 8000000,
海军陆战队66号南共体，
"中世纪":#0000CD，
"中期幽默":#BA55D3，
"医疗补助":#9370DB，
"医疗保险公司":# 3c 371，
“地中海蓝调”:# 7b 68ee，
“麦地那环绿”:# 00前9A，
"中世纪":#48D1CC，
"中世纪的暴力行为":#C71585，
《午夜蓝》:#191970,
说谎者：F5 FFA，
神秘：第四季第一集，
'魔笛手：#FFE4B5，
纳瓦荷语：
海军：000080,
奥德赛：F5和6,
奥利弗：#808000,
奥利维拉布：6b 8和23,
橙色：FFA500，
橙色：FF4500，
"兰花":# 70 D6，
"古金业":" #EEE8AA "，
“帕尔格林”:# 98fb 98，
古色古香：
"旧石器时代":#DB7093，
“教皇职位”:# FFE FD 5，
桃花源9号，
秘鲁：CD853F，
粉色：FFC0CB，
李子':# DDA 0dd，
" powderbrute ":# B0和0与6,
紫色：80080,
红：FF0000，
rosybrown:bc8f，
罗伊蓝：4169和1,
马鞍峰：8b 4513，
「三文鱼」:# fa 8072，
桑迪布朗：460，
西格雷琴：2号和8B57号，
'地狱：# F5 ee，
锡耶纳：0522D，
银：C0C0C0，
天蓝色87CEEB，
斯莱特蓝：6A5ACD，
史莱特格雷：708090,
白雪公主：
斯普林格林：00FF7F，
斯蒂尔蓝色：4682 B4，
#D2B48C，
teal ':# 008080，
本标题':# D8 bfd 8，
番茄：FF6347，
"土耳其语":# 40和0D0，
紫色：EE82EE，
小麦：F5DEB3，
"白色“:#ffffff，
"烟雾弹":#F5F5F5，
黄色：FF00，
黄绿色9ACD32英寸
可用如下代码展示具体颜色：
将matplotlib.pyplot输入为plt
导入matplot库。补丁作为补丁
输入matplotlib.colors作为颜色
导入数学
图=plt .图()
ax=图add_subplot(111)
比率=1.0/3.0
计数=数学。ceil(数学。sqrt(len(colors。cname))
x_count=计数*比率
y_count=计数/比率
x=0
y=0
w=1/x计数
h=1/y计数
对于c in colors.cnames:
位置=(x/x计数，y/y计数)
ax.add_patch(补丁。矩形（位置，宽度，高度，颜色=c))
ax.annotate(c，xy=pos)
如果y=y_count-1:
x=1
y=0
否则：
y=1
plt.show()
得下图
绘制柱形图
plot.bar(x，高度，宽度=0.8，底部=无，align='center '，color，edgecolor)
参数说明x表示在什么位置显示柱形图高度柱子高度宽度每根柱子的宽度，可各不相同底部每根柱子的底部位置，可各不相同排列柱子的位置与x值的关系，可选中心、边缘两个参数，居中表示柱子位于x值的中心位置，边缘表示边缘位置颜色柱子颜色边缘颜色柱子边缘的颜色
例：
plt.subplot(1，1，1)
x=np.array(['东区','西区','南区','北区'])
y=np.array([8566，6482，5335，7310])
plt.bar(x，y，width=0.5，align='center '，label='任务量)
plt.title('全国各分区任务量，loc='center ')
# 添加数据标签
对于zip(x，y)中的甲、乙：
plt.text(a，b，b，ha='center '，va='bottom '，fontsize=12，color='r ')
plt.xlabel('分区)
plt.ylabel('任务量)
plt.legend() #显示图例
#保存到本地
#plt.savefig('C:/Users/./1 .jpg’)
簇状柱形图
plt.subplot(1，1，1)
x=np.array([1，2，3，4])
y1=np.array([8566，6482，5335，7310])
y2=NP。数组([4283266736553241])
工厂酒吧(x，y1，宽度=0.3,标签='任务量)
plt.bar(x 0.3，y2，宽度=0.3,标签='完成量)#x 0.3相当于完成量的每个柱子右移0.3
plt.title('全国各分区任务量，loc='center ')
# 添加数据标签
对于zip(x，y1)中的甲、乙：
plt.text(a，b，b，ha='center '，va='bottom '，fontsize=12，color='blue ')
对于zip(x，y2)中的甲、乙：
plt.text(a，b，b，ha='center '，va='bottom '，fontsize=12，color='g ')
plt.xlabel('区域)
plt.ylabel('任务情况)
#设置x轴刻度值
plt.xticks(x 0.15，['东区','西区','南区','北区'])
plt.grid(False)
plt.legend() #显示图例
堆积柱形图
plt.subplot(1，1，1)
x=np.array(['东区','西区','南区','北区'])
y1=np.array([8566，6482，5335，7310])
y2=NP。数组([4283266736553241])
工厂酒吧(x，y1，宽度=0.3,标签='任务量)
工厂酒吧(x，y2，宽度=0.3,标签='完成量)
plt.title('全国各分区任务量，loc='center ')
# 添加数据标签
对于zip(x，y1)中的甲、乙：
plt.text(a，b，b，ha='center '，va='bottom '，fontsize=12，color='blue ')
对于zip(x，y2)中的甲、乙：
plt.text(a，b，b，ha='center '，va='bottom '，fontsize=12，color='g ')
plt.xlabel('区域)
plt.ylabel('任务情况)
plt.grid(False)
plt.legend(loc='上中心，ncol=2)
散点图
平面散点图(x，y，s，c，标记，线宽，边缘颜色)
参数说明(x，y)散点的位置s每个点的面积，即散点的大小。若只有一个具体值时，则所有点的大小都一样。也可呈现多个值，这样就成了气泡图c每个点的颜色，可多样标记标记，同折线图中markerlinewidths散点线宽边缘颜色散点外轮廓的颜色
颜色=y*10
面积=y*100 #根据y值的大小生成不同形状
plt.scatter(x，y，c=颜色，标记='o '，s=面积)
plt.title('销量关系图，loc='center ')
# 添加数据标签
对于zip(x，y)中的甲、乙：
plt.text(a，b，b，ha='center '，va='center '，fontsize=10，color='white ')
plt.xlabel('气温)
plt.ylabel('啤酒销量)
plt.grid(False)
附：matplotlib实现区域颜色填充
'''
学习大蟒
'''
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将numpy作为铭牌导入
x=np.linspace(0，5*np.pi，1000)
y1=np.sin(x)
y2=np.sin(2*x)
#plt.plot(x，y1)
#plt.plot(x，y2)
plt.fill(x，y1，' b '，alpha=0.5)
plt.fill(x，y2，' r '，alpha=0.3)
plt.fill_between(x，y1，y2，facecolor='green ')
工厂网格(真)
plt.show()
#########################################################
plt.plot(x，y1，' b '，alpha=0.5)
plt.plot(x，y2，' r '，alpha=0.3)
#添加条件
#如果数据点比较少的情况下，会有缝隙出现，使用插入可以填充缝隙
plt.fill_between(x，y1，y2，其中=y1=y2，facecolor='绿色'，interpolate=True)
plt.fill_between(x，y1，y2，其中=y2y1，facecolor='yellow '，interpolate=True)
工厂网格(真)
plt.show()
###########################################################
n=256
X=np.linspace(-np.pi，np.pi，n，endpoint=True)
Y=np.sin(2 * X)
plt.plot(X，Y 1，color='blue '，alpha=1.00)
plt.fill_between(X，1，Y 1，color='blue '，alpha=.25)
plt.plot(X，Y - 1颜色='蓝色=1.00)
plt.fill_between(X，-1，Y - 1，(Y - 1) -1，color='blue '，alpha=.25)
plt.fill_between(X，-1，Y - 1，(Y - 1) -1，color='red '，alpha=.25)
plt.xlim(-np.pi，np.pi)
plt.xticks(())
plt.ylim(-2.5，2.5)
plt.yticks(())
总结
到此这篇关于大蟒中matplotlib的颜色以及形状的文章就介绍到这了，更多相关pythonmatplotlib颜色及形状内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！
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