也是画图的时候经常会遇到的问题，什么颜色好看？
先直接上一个配色表：
plt官网：List of named—3.8.0.+
需要什么颜色传入就行了 。
例如我下面画一个柱状图，自己选了三个蓝色
导入包
import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt import seaborn as snsimport timeimport randomplt.rcParams ['font.sans-serif'] ='SimHei'#显示中文plt.rcParams ['axes.unicode_minus']=False#显示负号
画图，表示不同的模型的效果
data = http://www.kingceram.com/post/{'方法': ['QUBO+量子退火', 'QUBO+布谷鸟优化', 'QUBO+黏菌优化'],'最优的银行最终收入': [43.493, 42.95, 43.881]}df = pd.DataFrame(data)plt.figure(figsize=(4,2.5),dpi=128)sns.barplot(x='方法', y='最优的银行最终收入', data=df,width=0.5,palette=['cornflowerblue','aqua','deepskyblue'])plt.xticks(rotation=20)plt.yticks(np.arange(0,60,10))# 在每个柱形上方添加对应的数值for i, val in enumerate(df['最优的银行最终收入']):plt.text(i, val + 1.5, str(val), ha='center', fontsize=8)plt.savefig('第三问2.png',bbox_inches='tight')plt.show()
=['','aqua','']就是我传入的颜色列表，这里是sns画法，所以参数是，plt画柱状图就直接color参数就行了 。
其他的渐变色列表：
blue_palette = ['#f7fbff', '#deebf7', '#c6dbef', '#9ecae1', '#6baed6', '#4292c6', '#2171b5', '#08519c', '#08306b']red_palette = ['#fff5f0', '#fee0d2', '#fcbba1', '#fc9272', '#fb6a4a', '#ef3b2c', '#cb181d', '#a50f15', '#67000d']green_palette = ['#edf8e9', '#c7e9c0', '#a1d99b', '#74c476', '#41ab5d', '#238b45', '#006d2c', '#00441b']orange_palette = ['#fff5eb', '#fee6ce', '#fdd0a2', '#fdae6b', '#fd8d3c', '#f16913', '#d94801', '#a63603', '#7f2704']
文章插图
柱状图还有一些别的默认好的颜色列表可以试试：
palette='crest'palette='viridis_r'palette='vlag'palette='Spectral'palette='twilight_r'随机颜色
如果有颜色旋选择困难症，可以试试下面这个随机颜色函数
import random#定义随机生成颜色函数def randomcolor():colorArr = ['1','2','3','4','5','6','7','8','9','A','B','C','D','E','F']color ="#"+''.join([random.choice(colorArr) for i in range(6)])return color[randomcolor() for i in range(3)]他就能随机生成颜色列表
热力图的渐变色
热力图的代码主要是camp这个是参数空值颜色，
有两篇博客已经讲的很不错了：
-绘制散点图-plt.-颜色设置（c, cmap）_plt散点图颜色_假如我年华正好的博客-CSDN博客
【】绘制热力图.，cmap设置颜色的参数_sns.颜色_兔子爱读书的博客-CSDN博客
我这里主要讲一下怎么自定义渐变色：
例如我想画一个热力图，只有蓝黄色简便，可以自己写一个颜色列表：
import matplotlib.colors as mcolors# 定义黄蓝渐变色colors = ['#ffffd9', '#edf8b1', '#c7e9b4', '#7fcdbb', '#41b6c4', '#1d91c0']my_cmap = mcolors.LinearSegmentedColormap.from_list('my_colormap', colors)plt.figure(figsize=(7,5),dpi=256)sns.heatmap((data1.iloc[:,45:55]*1000).round(3), cmap=my_cmap, annot=True, annot_kws={"size": 8})plt.savefig('第一问.png')
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