本文主要介绍matplotlib中颜色、标记、线条的设置，来丰富你的图像。本文通过实例和图片相结合的方式非常详细地为您介绍，对您的学习或工作有一定的参考价值。有需要的朋友可以参考一下。
Matplotlib是Python的绘图库。它可以与NumPy一起使用，为MatLab提供了一个有效的开源替代方案。它还可以与图形工具包一起使用，比如PyQt和wxPython。
今天是数据处理专题的第11篇文章，我们继续来介绍matplotlib这个包的使用方法。。
在上一篇文章中，我们介绍了matplotlib中子情节的概念和用法。今天我们就来介绍一下matplotlib画图中的一些具体设置，可以让我们画出的图像更加丰富，更有表现力。
颜色
我们之前画的图像都是蓝色的，这也是matplotlib默认的颜色。我们可以使用颜色参数来设置图像的颜色。比如我们要画一幅宽恕色的图，我们就传入color='green '，这样得到的图像就是绿色的。
因为绿色是很常见的颜色(大雾)，所以我们是没必要输入完整的green单词，使用g作为缩写就可以了。除了绿色之外，其他常用的颜色也一样，比如红色可以就写成r，蓝色写成b，黄色写成y等等。。
相对来说，这些常见的颜色比较好记。如果你记不住它们，也没关系。我们可以在jupyter中使用plt.plot？本命令查阅相关文档。把文档拉到最后，我们可以看到颜色设置的定义：
这里有两种看起来不常用的颜色。一个是青色就是青色，一个是品红色就是品红色。说明外国人对颜色的喜好和我们国人的审美还是有一定差距的。
除了用文字，我们还可以用十六进制来表示颜色。例如#CECECE，表示浅灰色。有多灰？画出来就知道了。
颜色的十六进制表示是一种常用的方法。我们知道光的三原色是红绿蓝，也就是RGB。在计算机领域常用0-255这256个数字来表示某一个原色的强弱。通过三原色的不同组合，我们可以组合出所有的颜色。一共三种原色，那么自然也就需要三个数字来表示，由于255以内的数字写成16进制只有两位，所以我们可以用6位16进制的数字来代表颜色。这也是计算机领域非常常见的颜色表示方法，像是前端CSS调色也是一样的道理。。
标记
下面是标记，标记的目的是用来凸显数据。plot默认画出来的是一条光滑的曲线，虽然它其实也是将若干个数据点连起来画成的。光滑的曲线有一个问题就是我们看不出来我们的样本究竟是什么，我们只看得到图像，不知道原始数据。。
例如，让我们用随机数据画一个折线图：
虽然我们知道这个图是通过连接数据点得到的，但是我们能准确的找到所有的数据点吗？显然还是有难度的，因为我们无法判断每条线段之间是否存在看起来像比值的数据点。
要解决这个问题，我们可以使用标记，也就是在图上标记每一个点。最常见的标记就是圆点，我们让每一个样本变成一个圆点，这样就很直观了。我们可以通过marker这个参数实现这一点，比如如果要画圆点的话，我们传入marker='o'即可。
除了点，还有很多其他的方式。我们还可以查看plot的文档以了解详细信息。
线条
最后可以定制的是线条。我们可以修改由plot绘制的线的类型。当然，默认是实线。既然有实线，就一定有虚线。虚线有两种，一种是虚线，一种是全虚线。英语叫做虚线和点划线。
由线参数linestyle设置。我们先来看完整的虚线，两条短线代表完整的虚线。如果是表示实线的短线，则为默认样式。
图片-20200902162013003
虚线图之外还有点线图和点状图，这两者顾名思义，大家应该不难猜出来。除外
三合一
让我们回顾一下刚刚介绍的内容。有三个特点，即记号、线条和色彩。我们需要传入三个参数来控制它们。怎么说呢？逻辑上，这是没有问题的。但是操作起来还是有点麻烦，所以matplotlib的作者提供了一个三合一的方法，我们可以直接传入一个参数把颜色、线条以及标记一起定义了。
怎么用？我们可以在最后传入一个字符串，用这个字符串覆盖刚才介绍的三个参数。让我们看一个例子：
我们很容易看出这张图是一张绿色的点状图。我们传入的字符串是“og -”。显然，O代表标记，G代表绿色，而-代表虚线。我们将这三个参数融合成一个字符串。我们按照围棋的顺序交换一下吧——也可以。如果不需要设置标记和线条，也可以去掉一个，它也可以运行。
但是这里要注意，这里颜色只能使用缩写，不支持其他的写法。说白了这种方法只是用来书写方便的，如果要追求实用性还是应该使用参数来设置。
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