Python颜色管理

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

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

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

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

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。