Именованные цвета в matplotlib

Какие названные цвета доступны в matplotlib для использования на графиках? Я могу найти список в документации matplotlib, в которой утверждается, что это единственные имена:

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

Однако я обнаружил, что эти цвета также могут использоваться, по крайней мере, в этом контексте:

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

но они не указаны в приведенном выше списке. Кто-нибудь знает исчерпывающий список названных цветов, которые доступны?

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Matplotlib использует словарь из своего color.py модуля.

Для печати имен используйте:

# 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)

Это полный словарь:

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'}

Вы можете нарисовать их так:

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()

Ответ 2

В дополнение к ответу BoshWash, вот изображение, сгенерированное его кодом:

Named colors

Ответ 3

Я постоянно забываю названия цветов, которые я хочу использовать, и продолжаю возвращаться к этому вопросу =)

Предыдущие ответы велики, но мне сложно получить обзор доступных цветов из размещенного изображения. Я предпочитаю, чтобы цвета были сгруппированы с подобными цветами, поэтому я слегка подделал ответ matplotlib, который упоминался в комментарии выше, чтобы отсортировать список цветов в столбцах. Порядок не идентичен тому, как я сортируюсь, но я думаю, что он дает хороший обзор.

Я обновил изображение и код, чтобы отразить, что "rebeccapurple" был добавлен, и три цвета шалфея были перемещены под префиксом "xkcd:", поскольку я отправил этот ответ изначально.

введите описание изображения здесь

Я действительно не сильно изменился с примера matplotlib, но вот код для полноты.

"""

Visualization of named colors.

Simple plot example with the named colors and its visual representation.
"""

from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
                        unicode_literals)

import six

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import colors

# Reverse this if condition to print only the xkcd and tableau colors
colors_ = [color for color in list(six.iteritems(colors.cnames)) if not ':' in color]

# Add the single letter colors.
for name, rgb in six.iteritems(colors.ColorConverter.colors):
    if len(name) == 1:
        hex_ = colors.rgb2hex(rgb)
        colors_.append((name, hex_))

# Transform to hex color values.
hex_ = [color[1] for color in colors_]
# Get the rgb equivalent.
rgb = [colors.hex2color(color) for color in hex_]
# Get the hsv equivalent.
hsv = [colors.rgb_to_hsv(color) for color in rgb]

# Split the hsv values to sort.
hue = [color[0] for color in hsv]
sat = [color[1] for color in hsv]
val = [color[2] for color in hsv]

# Sort by hue, saturation and value.
ind = np.lexsort((val, sat, hue))
sorted_colors = [colors_[i] for i in ind]

n = len(sorted_colors)
ncols = 4
nrows = int(np.ceil(1. * n / ncols))

fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(16,16))

X, Y = fig.get_dpi() * fig.get_size_inches()

# row height
h = Y / (nrows + 1)
# col width
w = X / ncols


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

    xi_line = w * (col + 0.05)
    xf_line = w * (col + 0.3)
    xi_text = w * (col + 0.35)

    ax.text(xi_text, y, name, fontsize=(h * 0.47),
            horizontalalignment='left',
            verticalalignment='center')

    # Add extra white line between colors
    ax.hlines(y + h * 0.1, xi_line, xf_line, color=color, linewidth=(h * 0.6))

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()

Дополнительные именованные цвета

Обновлено 2017-10-25. Я объединил свои предыдущие обновления в этом разделе.

XKCD

Если вы хотите использовать дополнительные именованные цвета при построении графика с помощью matplotlib, вы можете использовать xkcd красные имена цветов, используя 'xkcd: ':

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

Теперь у вас есть доступ к множеству именованных цветов!

введите описание изображения здесь

Tableau

Цвета таблицы по умолчанию доступны в matplotlib через префикс "tab:":

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

Существует десять различных цветов:

введите описание изображения здесь

HTML

Вы также можете рисовать цвета по HTML-шестнадцатеричному коду:

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

Это больше похоже на указание и кортеж RGB, а не на именованный цвет (кроме того, что шестнадцатеричный код передается как строка), и я не буду включать изображение из 16 миллионов цветов, которые вы можете выбрать...

Подробнее см. документацию цветов matplotlib и исходный файл с указанием доступных цветов _color_data.py.