京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在Python中,matplotlib是一个广泛使用的绘图库。它可以用于创建各种类型的图表,包括折线图、散点图、条形图等等。当我们需要将多个数据系列绘制在同一张图中时,往往需要给每个系列指定不同的颜色。下面我将介绍如何在matplotlib中为不同系列指定颜色。
在matplotlib中,我们可以使用颜色编码来指定线条或点的颜色。常用的颜色编码有以下几种:
我们可以通过在绘图函数中传入颜色编码的参数来指定线条或点的颜色。例如,下面的代码会将三个数据系列分别绘制成蓝色、绿色和红色的线条:
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 2, 3, 4, 5]
y2 = [1, 4, 9, 16, 25]
y3 = [5, 4, 3, 2, 1]
plt.plot(x, y1, 'b')
plt.plot(x, y2, 'g')
plt.plot(x, y3, 'r')
plt.show()
上面的代码中,我们通过在plot()函数中传入'b'、'g'和'r'参数来指定了每个数据系列的颜色。
除了使用颜色编码外,我们还可以使用十六进制颜色码来指定颜色。使用这种方法,我们可以得到更加精细的颜色控制,因为我们可以指定任何RGB颜色的组合。
要使用十六进制颜色码,我们需要在plot()函数中传递一个color参数,并将其设置为一个字符串,该字符串以'#'开头,后面跟着六个十六进制数字(每两个代表一个RGB颜色通道)。例如,下面的代码会将三个数据系列分别绘制成蓝色、浅绿色和深红色的线条:
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 2, 3, 4, 5]
y2 = [1, 4, 9, 16, 25]
y3 = [5, 4, 3, 2, 1]
plt.plot(x, y1, color='#0000ff')
plt.plot(x, y2, color='#00ff80')
plt.plot(x, y3, color='#800000')
plt.show()
上面的代码中,我们分别使用了'#0000ff'、'#00ff80'和'#800000'作为颜色参数,以分别为三个数据系列指定颜色。
如果我们需要为多个数据系列选择一组相关的颜色,我们可以使用Colormap。Colormap是matplotlib中的一个类,它将连续的数值映射到一组颜色中,并且支持多个预定义的颜色方案。
使用Colormap,我们可以为每个数据系列指定一个数值,然后使用Colormap将这些数值映射到一组颜色中。例如,下面的代码将使用Colormap为三个数据系列指定颜色:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1,
2, 3, 4, 5] y2 = [1, 4, 9, 16, 25] y3 = [5, 4, 3, 2, 1]
colors = np.linspace(0, 1, len([y1, y2, y3]))
cm = plt.cm.Spectral
plt.plot(x, y1, color=cm(colors[0])) plt.plot(x, y2, color=cm(colors[1])) plt.plot(x, y3, color=cm(colors[2]))
sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=cm, norm=plt.Normalize(vmin=0, vmax=len([y1, y2, y3])-1)) sm._A = [] plt.colorbar(sm)
plt.show()
上面的代码中,我们首先使用`np.linspace()`函数创建了一个序列,该序列的长度等于数据系列的数量。然后,我们使用`plt.cm.Spectral`颜色方案创建了一个Colormap对象,并将该对象存储在变量`cm`中。接下来,我们分别为每个数据系列指定了一个颜色,其中颜色是通过将对应位置的序列值映射到Colormap中得到的。最后,我们使用`plt.colorbar()`函数在图例中显示了颜色条。 ## 总结 在matplotlib中为不同数据系列指定颜色可以通过多种方式实现。我们可以使用颜色编码、十六进制颜色码或Colormap来指定颜色。使用Colormap时,我们可以为每个数据系列指定一个数值,并使用Colormap将这些数值映射到一组颜色中。无论选择哪种方法,都要确保为每个数据系列指定一个明显的颜色,以便轻松区分它们。
你是否渴望进一步提升数据可视化的能力,让数据展示更加专业、高效呢?现在,有一门绝佳的课程能满足你的需求 ——Python 数据可视化 18 讲(PyEcharts、Matplotlib、Seaborn)。
学习入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3842?targetId=6751&preview=0
这门课程完全免费,且学习有效期长期有效。由 CDA 数据分析研究院的张彦存老师精心打造,他拥有丰富的实战经验,能将复杂知识通俗易懂地传授给你。课程深入讲解 matplotlib、seaborn、pyecharts 三大主流 Python 可视化工具,带你从基础绘图到高级定制,还涵盖多元图表类型和各类展示场景。无论是数据分析新手想要入门,还是有基础的从业者希望提升技能,亦或是对数据可视化感兴趣的爱好者,都能从这门课程中收获满满。点击课程链接,开启你的数据可视化进阶之旅,让数据可视化成为你职场晋升和探索数据世界的有力武器!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07