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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在 Python 3.7 环境下,利用 matplotlib 这一可视化库时,颜色配色方案对于制作吸引人的图形有着极为关键的作用。之前提及的“Python Plt 颜色配色一览(热力图)”中,列举了众多能用于打造热力图以及诸如散点图、条形图、线图等多种可视化图表的颜色调色板。 具体来说,Python 3.7 环境中可用的颜色配色方案涵盖以下类别: 单色系:像Blues、Greens、Reds等,它们呈现从浅到深的连续色调,非常适合用来展现数据的连续变化或渐变效果。 对比色系:例如Accent、Dark2、Paired、Pastel1、Pastel2、Set1、Set2、Set3等,这些颜色组合便于区分不同类别,对于有明确分组的数据来说特别适用。 地理或自然色彩系:像YlGn、YlGnBu、YlOrBr、YlOrRd等,这些颜色配色方案是受到自然景观启发而来的,常被用于地图或者地理数据的可视化呈现。 彩虹色系:如RdYlBu、RdGy、RdYlGn等,这些色系是按照光谱顺序排列的,能够很好地展示数据的分布情况以及变化趋势。 冷暖色系:像cool、warm等,能够营造出冷暖氛围,可用于表达数据所蕴含的情感或者发展趋势。 其他专业色系:像CMRmap、PRGn、BrBG、PiYG、PuOr、RdBu、RdGy、RdPu、PuRd、PuBu、BuPu、GnBu、BuGn、YlGnBu等,这些配色方案在科学研究领域中被广泛使用,能够有效地对多层数据进行区分和呈现。 灰度色系:Greys可以提供不同明暗程度的灰色,适用于在黑白或者低彩色环境下进行可视化操作。 特殊用途色系:像cividis、viridis、magma、inferno、plasma、seismic等,这些是经过优化的现代科学可视化色
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程序为Python代码编写,本人为程序配置了详细的博客解析,详见http://blog.csdn.net/bcj296050240/article/details/46686797
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