import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg
x = petal_l
y = sepal_l
fig = plt.figure()
ax= plt.axes()
color = x+y
plt.scatter(x, y, c=x/y)
连续的4篇博文基本涵盖了 matplotlib 配色的全部内容。
Matplotlib 配色之内置 colormap概述让图表看起来比较美观是图表配色最末的目的，配色最核心的目标是为你的数据集找到一个好的表达。对于任何给定的数据集，最佳的配色取决于许多因素，包括:表现形式或者度量数据。你对数据集的理解（如：是否有一个偏离其它值的临界值？）如果你正在绘制的参数（变量本身）有一个直观的配色方案如果在这个领域有一个标准（行业配色标准或习惯），读者可能会...
颜色映射，colormap
上一篇详细介绍了 matplotlib 直接使用"格式化的颜色定义"给图表元素配色。如，直接指定 axes.plot 绘制的 Line2D 的颜色 fmt = 'r'。
有时我们希望图表元素的颜色与数据集中某个变量的值相关，颜色随着该变量值的变化而变化，以反映数据变化趋势、数据的聚集、分析者对数据的理解等信息...
颜色图或调色板是指一系列的有规律的颜色的集合，可以区分不同类型的离散数据或不同值的连续数据。一般在matplotlib中称为colormap(在绘图函数中的关键字为cmap),在seaborn中一般称为color palette(在绘图函数中的关键字为palette)。由于seaborn是基于matplotlib开发的，因此matplotlib中的各类colormap一般seaborn均支持。
为统一起见，下文统称为palette或调色板。
调色板一般分为三类：
离散型(qualitative)：用来表示
Excel中，颜色是通过界面展示及按钮选择确定的，在python代码环境下，自然是没有这种条件的，那么，matplotlib中颜色是如何构建与使用的呢？
matplotlib提供了强大的颜色接口，供使用者定制颜色、使用颜色、使用色板，主要包括以下几个部分：
1、 matplotlib.colors 接口中定义的颜色空间，每一个颜色通过字典的形式进行保存，字典名为颜色名称，字典值为颜色对应的RGB元组或十六进制字符串。例如颜色名称可以为 darkred，字典值为 #8B0000。凡是颜色命名空间中定义了的颜色
0.前言添加colormap的对象是灰度图，可以变成热量图，从而更加明显的发现一些规律，适用于一些雷达图像等from PIL import Image
# 将彩色图片转换成黑白图片
im=Image.open("./pic.jpg").convert('L')
# 保存图片
im.save("image.jpg")1.从灰色图片中读取数据，转换成colormap图import matplotlib.
在Matplotlib中，可以使用colormap来为图形的颜色标定提供更多的选择。而自定义条纹状colormap是一种特殊的colormap，它可以给图形的颜色添加条纹纹理。
要创建自定义条纹状colormap，需要使用hatch参数。Hatch参数可以设置为一个包含各种条纹纹理的字符串。在Matplotlib中，可用的纹理包括斜线（'/'、'\'）、点（'.'）、加号（'+'）、减号（'-'）等等。可以通过改变这些字符的排列组合来制作出各种不同的条纹纹理。
为了实现自定义条纹状colormap，可以先创建一个包含纹理的字符串列表。然后，使用Colormap类中的from_list方法来创建自定义的colormap对象。在from_list方法中，需要指定colors参数为颜色列表，hatch参数为纹理列表。
以下是一个具体的实例代码：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors
# 自定义纹理列表
hatches = ['/', '\\', '|', '-', '+', 'x', 'o', 'O', '.', '*']
# 自定义颜色列表
colors_list = ['#ff0000', '#00ff00', '#0000ff']
# 创建自定义colormap对象
cmap = colors.ListedColormap(colors_list, hatch=hatches)
# 创建一个简单的散点图
x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
plt.scatter(x, y, c=[0, 1, 2], cmap=cmap, s=500)
# 显示图形
plt.show()
在上述代码中，我们创建了一个包含三种颜色的自定义colormap，并使用scatter函数将三个点绘制在图形中。颜色和纹理分别对应每个点的值。绘制的图形中，每个颜色的区域都被对应的纹理填充，从而形成条纹纹理的效果。
通过以上方式，就可以实现自定义条纹状colormap。根据实际需求，可以改变颜色和纹理的组合，制作各种不同样式的条纹纹理图形。
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren't special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!
