Python Plt颜色配色一览（热力图）

环境： python 3.7 可用配色： ['Accent','Accent_r','Blues','Blues_r','BrBG','BrBG_r','BuGn','BuGn_r','BuPu','BuPu_r','CMRmap','CMRmap_r',\ 'Dark2','Dark2_r','GnBu','GnBu_r','Greens','Greens_r','Greys','Greys_r','OrRd','OrRd_r','Oranges','Oranges_r',\ 'PRGn','PRGn_r','Paired','Paired_r','Pastel1','Pastel1_r' 在Python的可视化库matplotlib中，颜色配色方案是创建引人入胜图形的关键元素之一。在标题提到的“Python Plt颜色配色一览（热力图）”中，描述列出了许多可用于创建热力图或其他可视化图表的颜色调色板。这些配色方案不仅适用于热力图，还适用于各种其他类型的图表，如散点图、条形图和线图等。 Python 3.7环境下可用的颜色配色方案包括以下几类： 1. **单色系**： - 如`Blues`, `Greens`, `Reds`等，它们提供了由浅至深的连续色调，适用于表示数据的连续变化或渐变。 2. **对比色系**： - 如`Accent`, `Dark2`, `Paired`, `Pastel1`, `Pastel2`, `Set1`, `Set2`, `Set3`等，这些颜色组合用于区分不同的类别，特别适合有明确分组的数据。 3. **地理或自然色彩系**： - 如`YlGn`, `YlGnBu`, `YlOrBr`, `YlOrRd`等，它们灵感来源于自然景观，常用于地图或地理数据的可视化。 4. **彩虹色系**： - 如`RdYlBu`, `RdGy`, `RdYlGn`等，这些色系按照光谱顺序排列，适合显示数据的分布和变化。 5. **冷暖色系**： - `cool`, `warm`等，用于创造冷暖氛围，表达数据的情感或趋势。 6. **其他专业色系**： - 如`CMRmap`, `PRGn`, `BrBG`, `PiYG`, `PuOr`, `RdBu`, `RdGy`, `RdPu`, `PuRd`, `PuBu`, `BuPu`, `GnBu`, `BuGn`, `YlGnBu`等，这些是科学研究中常用的配色，可以有效地区分和呈现多层数据。 7. **灰度色系**： - `Greys`提供不同明暗的灰色，适用于黑白或低彩色环境下的可视化。 8. **特殊用途色系**： - `cividis`, `viridis`, `magma`, `inferno`, `plasma`, `seismic`等，这些是现代科学可视化的优化色阶，它们在颜色视觉感知上更均匀，适合在各种屏幕和打印媒介上使用。 9. **经典色系**： - `autumn`, `spring`, `summer`, `winter`等，以及`hot`, `binary`, `bone`, `copper`等，它们是MATLAB时代传承下来的传统配色。 10. **自定义和实验性色系**： - `cubehelix`是一种可以调整的色阶，可以根据个人喜好生成颜色；`flag`, `prism`, `ocean`, `gnuplot`, `gnuplot2`等则具有特定主题或风格。 11. **反转色系**： - 结尾带有 `_r` 的配色方案，如`BuGn_r`, `PRGn_r`等，是上述颜色的反向版本，有助于在需要对比时提供相反的视觉效果。 使用这些颜色配色方案，可以通过matplotlib库的`plt.colormaps()`函数来查看所有可用的颜色，并通过`plt.imshow()`或`plt.pcolormesh()`等函数结合`cmap`参数应用到热力图或其他可视化图表上。 在实际应用中，选择合适的颜色配色方案对于数据的可读性和理解至关重要。考虑数据的性质（离散还是连续）、目标观众（色彩感知差异）、以及可视化的目的（突出对比、展示趋势或强调重要性）都是选择颜色的关键因素。