Matplotlib顏色表詳解

一、Matplotlib顏色表編碼

Matplotlib 是一個 Python 的繪圖庫，而顏色表則是 Matplotlib 中一個非常重要的概念，可以為圖表中的不同數據點賦值不同顏色，從而更加清晰地表達數據。在 Matplotlib 中，顏色表編碼是一個字元串，用於描述顏色集合。常見的有以下幾種：

c : cyan

m : magenta

y : yellow

k : black

w : white

r : red

g : green

b : blue

通過這些字元可以組成構成更複雜的顏色，例如‘g-‘表示使用綠色的線，‘ro’表示紅色的圓點等。

二、Matplotlib顏色表rgb

在 Matplotlib 中，還有一種很有用的顏色表示方法，即通過 RGB 值來描述顏色。RGB 顏色模式是使用紅、綠、藍三個顏色通道的組合來創建其他顏色的方式，它適用於基於計算機的圖形設計。RGB 三元組代表紅、綠、藍三種顏色的強度值，取值範圍為 0-255。

以下是幾個常用的顏色的 RGB 值：

red = (255, 0, 0)

green = (0, 255, 0)

blue = (0, 0, 255)

black = (0, 0, 0)

white = (255, 255, 255)

yellow = (255, 255, 0)

三、Matplotlib怎麼讀

Matplotlib 的名稱來源於 MATLAB，因為它的介面與 MATLAB 相似，可以在 Python 中繪製 MATLAB 風格的圖形。

Matplotlib 是一個 Python 的繪圖庫，提供了許多種繪圖方式，包括折線圖、散點圖、柱狀圖、餅圖、3D 圖等，還有許多的配置選項，可以讓我們輕鬆地創建漂亮的數據可視化。

四、簡述Matplotlib庫的作用

Matplotlib 同時支持面向對象和基於 MATLAB 風格的介面，可以方便地定義子圖、坐標軸、標題、標籤等各種元素。Matplotlib 還支持多種輸出格式，包括 PNG、PDF、SVG 等，可以滿足不同需求的輸出格式要求。

Matplotlib 的主要作用是幫助我們快速創建各種樣式美觀的數據可視化圖表，它是數據科學任務中不可或缺的工具，可以幫助我們更好地理解和解讀數據。

五、Matplotlib可以繪製什麼圖形

Matplotlib 可以繪製各種類型的圖形，包括折線圖、散點圖、柱狀圖、餅圖、3D 圖等。下面是一些常見的圖表類型及其代碼示例：

# 折線圖
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(x, y, 'ro-')
plt.show()

# 散點圖
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
plt.scatter(x, y)
plt.show()

# 柱狀圖
import matplotlib.pyplot as plt
x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = [10, 5, 8, 12, 3]
plt.bar(x, y)
plt.show()

# 餅圖
import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes = [15, 30, 45, 10]
plt.pie(sizes, labels=labels)
plt.show()

# 3D 圖
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
X, Y, Z = np.mgrid[-1:1:50j, -1:1:50j, -1:1:50j]
F = np.sin(X * Y * Z)
ax.scatter(X, Y, Z, c=F.flatten())
plt.show()

六、Matplotlib顏色表相關的例子

1. 使用顏色表設置柱狀圖的顏色

下面的代碼是使用顏色表為柱狀圖每個柱子設置不同的顏色：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(10)
y = np.random.randint(1, 10, size=10)

# 顏色表
cmap = plt.get_cmap('viridis')
colors = [cmap(i) for i in np.linspace(0, 1, len(x))]

# 繪圖
plt.bar(x, y, color=colors)
plt.show()

2. 使用顏色表設置散點圖的顏色

下面的代碼是使用顏色表為散點圖每個點設置不同的顏色：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
colors = np.random.rand(50)

# 顏色表
cmap = plt.get_cmap('viridis')

# 繪圖
plt.scatter(x, y, c=colors, cmap=cmap)
plt.colorbar()
plt.show()

3. 使用顏色表設置曲線的顏色

下面的代碼是使用顏色表為曲線設置不同的顏色：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50)
y = np.sin(x) + np.random.rand(50)

# 顏色表
cmap = plt.get_cmap('viridis')
colors = [cmap(i) for i in np.linspace(0, 1, len(x))]

# 繪圖
plt.plot(x, y, color=colors)
plt.show()