python中matplotlib的颜⾊以及形状实例详解⽬录
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=,linewidth,marker,markeredgecolor,markeredgwidth,markerfacecolor,markersize,label)
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()
主要参数详解：
线条形式（linestyle）：
标记字符还可使⽤说明
‘-’“solid”实线
‘–’“dashed”破折线
‘-.’“dashdot”点划线
‘:’“dotted”虚线
’ ’‘none’⽆线条
标注形状（marker）：
标记字符还可使⽤说明
‘.’point marker点标记
‘,’pixel marker像素标记（极⼩点）
‘o’circle marker实⼼圈标记
‘v’triangle_down marker倒三⾓标记
‘^’triangle_up marker上三⾓标记
‘<’triangle_left marker左三⾓标记
‘>’triangle_right marker右三⾓标记
‘1’tri_down marker下花三⾓标记
‘2’tri_up marker上花三⾓标记
‘3’tri_left marker左花三⾓标记
‘4’tri_right marker右花三⾓标记
‘s’square marker实⼼⽅形标记
‘p’pentagon marker实⼼五⾓标记
‘*’star marker星形标记
‘h’hexagon1 marker竖六边形标记
‘H’hexagon2 marker横六边形标记
‘+’plus marker⼗字标记
‘x’x marker x标记
‘D’diamond marker菱形标记
‘d’thin_diamond marker受菱形标记
‘|’vline marker垂直线标记
‘_’hline marker⽔平线标记
颜⾊（color），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：
import matplotlib
for name, hex lorsames.items():
print(name, hex)
得所有⽀持颜⾊：
cnames = {
'aliceblue':            '#F0F8FF',
'beige':                '#F5F5DC',
'bisque':              '#FFE4C4',
'black':                '#000000',
'blanchedalmond':      '#FFEBCD',    'blue':                '#0000FF',
'blueviolet':          '#8A2BE2',
'brown':                '#A52A2A',
'burlywood':            '#DEB887',
'cadetblue':            '#5F9EA0',
'chartreuse':          '#7FFF00',matplotlib中subplot
'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',
'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'}
可⽤如下代码展⽰具体颜⾊：
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
lors as colors
import math
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ratio = 1.0 / 3.0
count = il(math.sqrt(len(colorsames)))
x_count = count * ratio
y_count = count / ratio
x = 0
y = 0
w = 1 / x_count
h = 1 / y_count
for c in colorsames:
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()
得下图
绘制柱形图
plot.bar(x,height,width=0.8,bottom=None,align='center',color,edgecolor)
参数说明
x表⽰在什么位置显⽰柱形图
height柱⼦⾼度
width每根柱⼦的宽度，可各不相同
bottom每根柱⼦的底部位置，可各不相同
align柱⼦的位置与x值的关系，可选center、edge两个参数，center表⽰柱⼦位于x值的中⼼位置，edge表⽰边缘位置color柱⼦颜⾊
edgecolor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
for a,b in zip(x,y):
<(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.array([4283,2667,3655,3241])
plt.bar(x,y1,width=0.3,label="任务量")
plt.bar(x+0.3,y2,width=0.3,label="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
for a,b in zip(x,y1):
<(a,b,b,ha='center',va="bottom",fontsize=12,color="blue")
for a,b in zip(x,y2):
<(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.legend()    #显⽰图例

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。