¿Qué colores con nombre están disponibles en matplotlib para su uso en los gráficos? Puedo encontrar una lista en la documentación de matplotlib que afirma que estos son los únicos nombres:
b: blue
g: green
r: red
c: cyan
m: magenta
y: yellow
k: black
w: white
Sin embargo, he encontrado que estos colores también pueden ser utilizados, al menos en este contexto:
scatter(X,Y, color='red')
scatter(X,Y, color='orange')
scatter(X,Y, color='darkgreen')
pero no están en la lista anterior. ¿Alguien conoce una lista exhaustiva de los colores con nombre que están disponibles?
Matplotlib utiliza un diccionario de su módulo colors.py.
Para imprimir los nombres utilice:
# 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)
Este es el diccionario completo:
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'}
Podrías trazarlos así:
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()
Siempre me olvido de los nombres de los colores que quiero usar y siempre vuelvo a esta pregunta =)
Las respuestas anteriores son geniales, pero me resulta un poco difícil obtener una visión general de los colores disponibles a partir de la imagen publicada. Prefiero que los colores se agrupen con colores similares, así que he modificado ligeramente la respuesta matplotlib que se mencionó en un comentario anterior para obtener una lista de colores ordenada en columnas. El orden no es idéntico al que yo ordenaría a ojo, pero creo que da una buena visión de conjunto.
Actualicé la imagen y el código para reflejar que 'rebeccapurple' ha sido añadido y los tres colores de sage han sido movidos bajo el 'xkcd:' prefijo desde que publiqué esta respuesta originalmente.
Realmente no cambié mucho del ejemplo de matplotlib, pero aquí está el código para completarlo.
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()
*Actualizado 2017-10-25. He fusionado mis actualizaciones anteriores en esta sección.
Si desea utilizar colores adicionales con nombre cuando se traza con matplotlib, puede utilizar el xkcd crowdsourced color names, a través de la 'xkcd:' prefijo:
plt.plot([1,2], lw=4, c='xkcd:baby poop green')
¡Ahora tienes acceso a una plétora de colores con nombre!
[]
Los colores por defecto de Tableau están disponibles en matplotlib a través del prefijo 'tab:':
plt.plot([1,2], lw=4, c='tab:green')
Hay diez colores distintos:
[]
También puede trazar los colores por su código hexadecimal HTML:
plt.plot([1,2], lw=4, c='#8f9805')
Esto es más similar a la especificación de una tupla RGB en lugar de un color con nombre (aparte del hecho de que el código hexadecimal se pasa como una cadena), y no voy a incluir una imagen de los 16 millones de colores que puede elegir...
Para más detalles, consulte la documentación de colores de matplotlib y el archivo fuente que especifica los colores disponibles, _color_data.py
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