张芷铭的个人博客

Python 可视化主要使用 Matplotlib、Seaborn、Plotly 提供的颜色库和调色板。

Matplotlib 基本颜色

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import matplotlib.colors as mcolors

# 基本颜色名称
mcolors.BASE_COLORS.keys()  # 'r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w'

# CSS4 颜色（140+ 种）
mcolors.CSS4_COLORS['red']  # '#FF0000'

Seaborn 调色板

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import seaborn as sns

# 分类调色板
sns.color_palette("deep")      # 深色
sns.color_palette("pastel")    # 柔和
sns.color_palette("Set2", 8)   # Set 系列
sns.color_palette("tab10", 8)  # Tableau

# 连续调色板
sns.color_palette("Blues", 10)
sns.color_palette("viridis", 10)

# 发散调色板
sns.color_palette("RdBu_r", 10)

# 可视化
sns.palplot(sns.color_palette("husl", 8))

Plotly 颜色

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import plotly.express as px

# 定性颜色
px.colors.qualitative.Set1
px.colors.qualitative.Plotly

# 顺序颜色
px.colors.sequential.Viridis
px.colors.sequential.Plasma

推荐选择策略

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def get_colors(n, palette_type='qualitative'):
    if palette_type == 'qualitative':
        if n <= 10:
            return sns.color_palette("tab10", n)
        elif n <= 20:
            return sns.color_palette("tab20", n)
        return sns.color_palette("husl", n)
    elif palette_type == 'sequential':
        return sns.color_palette("viridis", n)
    elif palette_type == 'diverging':
        return sns.color_palette("RdBu_r", n)

调色板类型选择

类型用途示例
定性离散分类tab10, Set2, husl
顺序连续数值Blues, viridis, plasma
发散正负对比RdBu_r, coolwarm

推荐：科研和数据分析使用 Seaborn 的 husl、Set1-3、tab10/20，视觉区分度好。

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