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🌈擅长领域：大数据、数据分析
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一、前言
当使用matplotlib绘制图形时，我们通常需要自定义图形样式以使其更加美观和易于阅读。在本文中，我们将介绍如何自定义图形的颜色 。文末有很多颜色，请大家自取🏇🏇🏇🏇
二、多种颜色曲线
2.1 绘制多种颜色曲线有啥好处
使用不同的曲线颜色可以带来很多好处。首先，这可以帮助读者更容易地区分不同的曲线，从而更好地理解数据趋势。例如，如果我们在一张图表中显示多个股票的价格走势，使用不同颜色来表示每个股票可以帮助读者更好地比较它们的走势。
其次，使用不同颜色可以增加图表的视觉吸引力，并提高读者的阅读体验。例如，如果我们在一张地图上绘制多个城市的人口密度，使用不同的颜色来表示不同的密度水平可以使图表更加生动有趣。
此外，使用不同颜色还可以增加图表的信息量。例如，我们可以使用不同颜色来表示不同时间段内的数据，以帮助读者更好地理解趋势。另外，我们也可以使用不同颜色来标记特定数据点，突出重点，并使读者更容易注意到并理解相关信息。
绘制多种多种颜色曲线好处有很多
2.2 绘图实战
🏀🏀🏀🏀环境安装
使用pip安装下列Jar包。
pip install pandas numpy matplotlib
🏀🏀🏀🏀颜色选择
我们可以使用以下方法来自定义图形的颜色：
- 使用预定义的颜色名称，例如：’red’，’blue’，’green’等。
- 使用RGB值，例如：(0.2, 0.4, 0.6)。
- 使用16进制值，例如：’#8B008B’
🏄🏄🏄课外知识插播：
RGB值表示颜色：是一种用三个数字来表示颜色的方式，这三个数字代表红色（R）、绿色（G）和蓝色（B）的亮度。每个数字的取值范围是0到1之间，0表示颜色的亮度最低，1表示颜色的亮度最高。例如，(0.2, 0.4, 0.6)表示一个带有一定蓝色的灰色。
16进制值表示颜色：是一种用六个字符来表示颜色的方式，每两个字符表示一种颜色，其中前两个字符表示红色的亮度，中间两个字符表示绿色的亮度，后两个字符表示蓝色的亮度。每个字符的取值范围是0到F之间，其中0表示颜色的亮度最低，F表示颜色的亮度最高。例如，’#8B008B’表示一个紫红色。
在Python中，我们通常使用RGB值来表示颜色，而matplotlib库也支持使用16进制值来表示颜色。不同的颜色表示方式都可以用来控制图表元素的颜色，例如线条、点、柱形等。
如果大家对上面这些东西不太理解的话，直接使用颜色名称就可以🏅，比如yellow啥的。
🎯🎯🎯实战代码
示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [2, 4, 6, 8]
# 使用预定义颜色名称
plt.plot(x, y, color='red')
# 使用RGB值
plt.plot(x, y, color=(0.2, 0.4, 0.6))
# 使用16进制值
plt.plot(x, y, color='#8B008B')
根据上面的代码绘制出了一个红色图像。
绘制出来的图像：
代码释义：
这段代码使用了matplotlib库来绘制一条折线图，并展示了三种不同的方式来定义折线的颜色。
首先，我们需要导入matplotlib.pyplot模块并将其重命名为plt，以便于使用其中的函数。
然后，我们定义了两个列表x和y，用于存储折线图的横纵坐标数据。
接下来，我们使用plt.plot()函数绘制了三条折线，每条折线都使用不同的颜色。第一条折线的颜色使用预定义的颜色名称“red”来表示，即红色。第二条折线的颜色使用RGB值来表示，即(0.2, 0.4, 0.6)，表示一种带有一定蓝色的灰色。第三条折线的颜色使用16进制值来表示，即“#8B008B”，表示一种紫红色。
最后，我们使用plt.show()函数来展示绘制的折线图。
在这里有一个小福利，罗列出所有支持颜色和对应英文：
matplotlib定义了如下内置颜色：
- 红色（red）
- 绿色（green）
- 蓝色（blue）
- 青色（cyan）
- 品红色（magenta）
- 黄色（yellow）
- 黑色（black）
- 白色（white）
- 灰色（gray）
- 橙色（orange）
- 紫色（purple）
- 棕色（brown）
- 粉色（pink）
三、总结
最近一直在死磕数据可视化 💻，希望这些博文 📝 能够记录下我学习到的知识，同时也希望能够帮助到大家 🤗。数据可视化不仅仅是一种技能，更是一种表达想法的方式。希望大家能够通过我的分享，更好地理解和运用数据可视化，创造出更美、更有价值的可视化作品 💪。
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