Benannte Farben in Matplotlib

Welche benannten Farben sind in matplotlib für die Verwendung in Plots verfügbar? Ich kann eine Liste in der matplotlib Dokumentation finden, die behauptet, dass dies die einzigen Namen sind:

b: blue
g: green
r: red
c: cyan
m: magenta
y: yellow
k: black
w: white

Ich habe jedoch festgestellt, dass diese Farben auch verwendet werden können, zumindest in diesem Zusammenhang:

scatter(X,Y, color='red')
scatter(X,Y, color='orange')
scatter(X,Y, color='darkgreen')

aber diese sind nicht in der obigen Liste enthalten. Kennt jemand eine erschöpfende Liste der benannten Farben, die zur Verfügung stehen?

Mathias711
Bearbeitete Frage 18. April 2016 в 8:08
Programmierung
python colors matplotlib
14. März 2014 в 2:45
16 Aufrufe

Matplotlib verwendet ein Wörterbuch aus seinem colors.py-Modul.

Um die Namen zu drucken, verwenden Sie:

# python2:

import matplotlib
for name, hex in matplotlib.colors.cnames.iteritems():
    print(name, hex)

# python3:

import matplotlib
for name, hex in matplotlib.colors.cnames.items():
    print(name, hex)

Dies ist das vollständige Wörterbuch:

cnames = {
'aliceblue':            '#F0F8FF',
'antiquewhite':         '#FAEBD7',
'aqua':                 '#00FFFF',
'aquamarine':           '#7FFFD4',
'azure':                '#F0FFFF',
'beige':                '#F5F5DC',
'bisque':               '#FFE4C4',
'black':                '#000000',
'blanchedalmond':       '#FFEBCD',
'blue':                 '#0000FF',
'blueviolet':           '#8A2BE2',
'brown':                '#A52A2A',
'burlywood':            '#DEB887',
'cadetblue':            '#5F9EA0',
'chartreuse':           '#7FFF00',
'chocolate':            '#D2691E',
'coral':                '#FF7F50',
'cornflowerblue':       '#6495ED',
'cornsilk':             '#FFF8DC',
'crimson':              '#DC143C',
'cyan':                 '#00FFFF',
'darkblue':             '#00008B',
'darkcyan':             '#008B8B',
'darkgoldenrod':        '#B8860B',
'darkgray':             '#A9A9A9',
'darkgreen':            '#006400',
'darkkhaki':            '#BDB76B',
'darkmagenta':          '#8B008B',
'darkolivegreen':       '#556B2F',
'darkorange':           '#FF8C00',
'darkorchid':           '#9932CC',
'darkred':              '#8B0000',
'darksalmon':           '#E9967A',
'darkseagreen':         '#8FBC8F',
'darkslateblue':        '#483D8B',
'darkslategray':        '#2F4F4F',
'darkturquoise':        '#00CED1',
'darkviolet':           '#9400D3',
'deeppink':             '#FF1493',
'deepskyblue':          '#00BFFF',
'dimgray':              '#696969',
'dodgerblue':           '#1E90FF',
'firebrick':            '#B22222',
'floralwhite':          '#FFFAF0',
'forestgreen':          '#228B22',
'fuchsia':              '#FF00FF',
'gainsboro':            '#DCDCDC',
'ghostwhite':           '#F8F8FF',
'gold':                 '#FFD700',
'goldenrod':            '#DAA520',
'gray':                 '#808080',
'green':                '#008000',
'greenyellow':          '#ADFF2F',
'honeydew':             '#F0FFF0',
'hotpink':              '#FF69B4',
'indianred':            '#CD5C5C',
'indigo':               '#4B0082',
'ivory':                '#FFFFF0',
'khaki':                '#F0E68C',
'lavender':             '#E6E6FA',
'lavenderblush':        '#FFF0F5',
'lawngreen':            '#7CFC00',
'lemonchiffon':         '#FFFACD',
'lightblue':            '#ADD8E6',
'lightcoral':           '#F08080',
'lightcyan':            '#E0FFFF',
'lightgoldenrodyellow': '#FAFAD2',
'lightgreen':           '#90EE90',
'lightgray':            '#D3D3D3',
'lightpink':            '#FFB6C1',
'lightsalmon':          '#FFA07A',
'lightseagreen':        '#20B2AA',
'lightskyblue':         '#87CEFA',
'lightslategray':       '#778899',
'lightsteelblue':       '#B0C4DE',
'lightyellow':          '#FFFFE0',
'lime':                 '#00FF00',
'limegreen':            '#32CD32',
'linen':                '#FAF0E6',
'magenta':              '#FF00FF',
'maroon':               '#800000',
'mediumaquamarine':     '#66CDAA',
'mediumblue':           '#0000CD',
'mediumorchid':         '#BA55D3',
'mediumpurple':         '#9370DB',
'mediumseagreen':       '#3CB371',
'mediumslateblue':      '#7B68EE',
'mediumspringgreen':    '#00FA9A',
'mediumturquoise':      '#48D1CC',
'mediumvioletred':      '#C71585',
'midnightblue':         '#191970',
'mintcream':            '#F5FFFA',
'mistyrose':            '#FFE4E1',
'moccasin':             '#FFE4B5',
'navajowhite':          '#FFDEAD',
'navy':                 '#000080',
'oldlace':              '#FDF5E6',
'olive':                '#808000',
'olivedrab':            '#6B8E23',
'orange':               '#FFA500',
'orangered':            '#FF4500',
'orchid':               '#DA70D6',
'palegoldenrod':        '#EEE8AA',
'palegreen':            '#98FB98',
'paleturquoise':        '#AFEEEE',
'palevioletred':        '#DB7093',
'papayawhip':           '#FFEFD5',
'peachpuff':            '#FFDAB9',
'peru':                 '#CD853F',
'pink':                 '#FFC0CB',
'plum':                 '#DDA0DD',
'powderblue':           '#B0E0E6',
'purple':               '#800080',
'red':                  '#FF0000',
'rosybrown':            '#BC8F8F',
'royalblue':            '#4169E1',
'saddlebrown':          '#8B4513',
'salmon':               '#FA8072',
'sandybrown':           '#FAA460',
'seagreen':             '#2E8B57',
'seashell':             '#FFF5EE',
'sienna':               '#A0522D',
'silver':               '#C0C0C0',
'skyblue':              '#87CEEB',
'slateblue':            '#6A5ACD',
'slategray':            '#708090',
'snow':                 '#FFFAFA',
'springgreen':          '#00FF7F',
'steelblue':            '#4682B4',
'tan':                  '#D2B48C',
'teal':                 '#008080',
'thistle':              '#D8BFD8',
'tomato':               '#FF6347',
'turquoise':            '#40E0D0',
'violet':               '#EE82EE',
'wheat':                '#F5DEB3',
'white':                '#FFFFFF',
'whitesmoke':           '#F5F5F5',
'yellow':               '#FFFF00',
'yellowgreen':          '#9ACD32'}

Man könnte sie wie folgt darstellen:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
import matplotlib.colors as colors
import math

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

ratio = 1.0 / 3.0
count = math.ceil(math.sqrt(len(colors.cnames)))
x_count = count * ratio
y_count = count / ratio
x = 0
y = 0
w = 1 / x_count
h = 1 / y_count

for c in colors.cnames:
    pos = (x / x_count, y / y_count)
    ax.add_patch(patches.Rectangle(pos, w, h, color=c))
    ax.annotate(c, xy=pos)
    if y >= y_count-1:
        x += 1
        y = 0
    else:
        y += 1

plt.show()
BoshWash
Bearbeitete Antwort 15. Dezember 2016 в 11:01
Kommentare (3)
Lösung

Ich vergesse ständig die Namen der Farben, die ich verwenden möchte, und komme immer wieder auf diese Frage zurück =)

Die bisherigen Antworten sind großartig, aber ich finde es ein bisschen schwierig, einen Überblick über die verfügbaren Farben aus dem geposteten Bild zu bekommen. Ich ziehe es vor, dass die Farben mit ähnlichen Farben gruppiert werden, also habe ich die matplotlib answer, die in einem Kommentar oben erwähnt wurde, leicht verändert, um eine in Spalten sortierte Farbliste zu erhalten. Die Reihenfolge ist nicht identisch mit der, die ich nach Augenmaß sortieren würde, aber ich denke, sie gibt einen guten Überblick.

*Ich habe das Bild und den Code aktualisiert, um widerzuspiegeln, dass 'rebeccapurple' hinzugefügt wurde und die drei Sage-Farben unter das 'xkcd:' Präfix verschoben wurden, seit ich diese Antwort ursprünglich veröffentlicht habe.

Ich habe wirklich nicht viel am matplotlib-Beispiel geändert, aber hier ist der Code der Vollständigkeit halber.

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import colors as mcolors

colors = dict(mcolors.BASE_COLORS, **mcolors.CSS4_COLORS)

# Sort colors by hue, saturation, value and name.
by_hsv = sorted((tuple(mcolors.rgb_to_hsv(mcolors.to_rgba(color)[:3])), name)
                for name, color in colors.items())
sorted_names = [name for hsv, name in by_hsv]

n = len(sorted_names)
ncols = 4
nrows = n // ncols

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 10))

# Get height and width
X, Y = fig.get_dpi() * fig.get_size_inches()
h = Y / (nrows + 1)
w = X / ncols

for i, name in enumerate(sorted_names):
    row = i % nrows
    col = i // nrows
    y = Y - (row * h) - h

    xi_line = w * (col + 0.05)
    xf_line = w * (col + 0.25)
    xi_text = w * (col + 0.3)

    ax.text(xi_text, y, name, fontsize=(h * 0.8),
            horizontalalignment='left',
            verticalalignment='center')

    ax.hlines(y + h * 0.1, xi_line, xf_line,
              color=colors[name], linewidth=(h * 0.8))

ax.set_xlim(0, X)
ax.set_ylim(0, Y)
ax.set_axis_off()

fig.subplots_adjust(left=0, right=1,
                    top=1, bottom=0,
                    hspace=0, wspace=0)
plt.show()

Zusätzliche benannte Farben

*Aktualisiert 2017-10-25. Ich habe meine früheren Aktualisierungen in diesem Abschnitt zusammengeführt.

xkcd

Wenn Sie zusätzliche benannte Farben beim Plotten mit matplotlib verwenden möchten, können Sie die xkcd crowdsourced color names über das Präfix 'xkcd:' verwenden:

plt.plot([1,2], lw=4, c='xkcd:baby poop green')

Jetzt haben Sie Zugang zu einer Fülle von benannten Farben!

Tableau

Die Standardfarben von Tableau sind in matplotlib über das Präfix 'tab:' verfügbar:

plt.plot([1,2], lw=4, c='tab:green')

Es gibt zehn verschiedene Farben:

HTML

Sie können Farben auch nach ihrem HTML-Hex-Code darstellen:

plt.plot([1,2], lw=4, c='#8f9805')

Dies ähnelt eher der Angabe eines RGB-Tupels als einer benannten Farbe (abgesehen von der Tatsache, dass der Hex-Code als String übergeben wird), und ich werde kein Bild der 16 Millionen Farben einfügen, aus denen Sie wählen können...

Weitere Details finden Sie in [the matplotlib colors documentation] (https://matplotlib.org/users/colors.html) und in der Quelldatei, die die verfügbaren Farben angibt, [_color_data.py] (https://github.com/matplotlib/matplotlib/blob/master/lib/matplotlib/_color_data.py).

joelostblom
Bearbeitete Antwort 14. Juli 2018 в 10:55
Kommentare (8)

Zusätzlich zu BoshWash's Antwort, hier ist das Bild, das durch seinen Code erzeugt wird:

Kommentare (0)