在matplotlib中命名的颜色 [英] Named colors in matplotlib
本文介绍了在matplotlib中命名的颜色的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
在matplotlib中有什么命名的颜色可用于绘图？我可以在matplotlib文档中找到一个列表，声明这些是唯一的名称：
b：blue
g： green
r：red
c：cyan
m：magenta
y：yellow
k：black
w：white
<$> p $ p>分散（X，Y，颜色='red'）
分散（X，Y，color ='orange' 'darkgreen'）
但这些不在上面的列表中。有没有人知道可用的命名颜色的详尽列表？
解决方案
Matplotlib使用一个字典从它的colors.py模块。
要打印名称，请使用：
＃python2：pre>
import matplotlib
名称，十六进制在matplotlib.colors.cnames.iteritems（）：
print（name，hex）
＃python3：
import matplotlib
名称，hex在matplotlib.colors.cnames.items（）中：
print（name，hex）
这是完整的字典：
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'，
'巧克力'：'＃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'，
'grey'：'＃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'，
' '：'＃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'}
这样绘制：
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
用于colors.cn中的c：
pos =（x / x_count，y / y_count）
ax.add_patch（patches.Rectangle（pos，w，h，color = c））
ax.annotate（c，xy = pos）
如果y> = y_count -1：
x + = 1
y = 0
else：
y + = 1
$ b plt.show（）
What named colors are available in matplotlib for use in plots? I can find a list on the matplotlib documentation that claims that these are the only names:
b: blue g: green r: red c: cyan m: magenta y: yellow k: black w: whiteHowever, I've found that these colors can also be used, at least in this context:
scatter(X,Y, color='red') scatter(X,Y, color='orange') scatter(X,Y, color='darkgreen')but these are not on the above list. Does anyone know an exhaustive list of the named colors that are available?
解决方案Matplotlib uses a dictionary from its colors.py module.
To print the names use:
# 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)This is the complete dictionary:
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'}You could plot them like this:
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()
这篇关于在matplotlib中命名的颜色的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！
查看全文
