python 画图时各种颜色代码

颜色搭配

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• 颜色协调的原则是避免颜色选择过度，能够表达清晰明了的设计主题。以下是一些通用的基本颜色搭配方案，其中每种方案都包括9种颜色：

1. 红色、黄色、浅绿色、鲑鱼色、紫罗兰色、淡蓝色、白色、浅灰色和黑色；
2. 橙色、浅黄色、青色、棕色、粉色、浅绿色、紫色、银灰色和蓝色；
3. 黄色、绿色、红色、白色、黑色、灰色、蓝色、天蓝色和深蓝色；
4. 灰色、浅灰色、黄色、紫色、绿色、白色、黑色、天蓝色和深蓝色；
5. 蓝色、紫色、深绿色、金黄色、黄色、橙色、红色、玫瑰色和棕色；
6. 深绿色、宝蓝色、橙色、蓝绿色、白色、红色、黄色、深棕色和灰色；
7. 奶油色、宝蓝色、深蓝色、黄色、白色、深灰色、棕色、天蓝色和红色；
8. 灰色、米色、橙色、棕色、青色、绿色、紫色、金黄色和深蓝色；
9. 北极蓝、钴蓝、岩黄色、赭色、石墨灰、浅桔色、蕃茄红、艳红色、银灰色。

1. #FF0000（红色）、#FFFF00（黄色）、#90EE90（浅绿色）、#FF8C69（鲑鱼色）、#8B00FF（紫罗兰色）、#87CEFA（淡蓝色）、#FFFFFF（白色）、#D3D3D3（浅灰色）和 #000000（黑色）
2. #FFA500（橙色）、#FFFFE0（浅黄色）、#00CED1（青色）、#A52A2A（棕色）、#FFC0CB（粉色）、#90EE90（浅绿色）、#800080（紫色）、#C0C0C0（银灰色）和 #0000FF（蓝色）
3. #FFFF00（黄色）、#008000（绿色）、#FF0000（红色）、#FFFFFF（白色）、#000000（黑色）、#808080（灰色）、#0000FF（蓝色）、#87CEEB（天蓝色）和 #00008B（深蓝色）
4. 灰色、浅灰色、黄色、紫色、绿色、白色、黑色、天蓝色和深蓝色：

• 灰色：#808080
• 浅灰色：#D3D3D3
• 黄色：#FFFF00
• 紫色：#800080
• 绿色：#008000
• 白色：#FFFFFF
• 黑色：#000000
• 天蓝色：#87CEEB
• 深蓝色：#00008B

1. 蓝色、紫色、深绿色、金黄色、黄色、橙色、红色、玫瑰色和棕色：

• 蓝色：#0000FF
• 紫色：#800080
• 深绿色：#006400
• 金黄色：#FFD700
• 黄色：#FFFF00
• 橙色：#FFA500
• 红色：#FF0000
• 玫瑰色：#FFC0CB
• 棕色：#A52A2A

1. 深绿色、宝蓝色、橙色、蓝绿色、白色、红色、黄色、深棕色和灰色：

• 深绿色：#006400
• 宝蓝色：#1E90FF
• 橙色：#FFA500
• 蓝绿色：#00FFFF
• 白色：#FFFFFF
• 红色：#FF0000
• 黄色：#FFFF00
• 深棕色：#654321
• 灰色：#808080

1. 奶油色、宝蓝色、深蓝色、黄色、白色、深灰色、棕色、天蓝色和红色：

• 奶油色：#FFFDD0
• 宝蓝色：#1E90FF
• 深蓝色：#00008B
• 黄色：#FFFF00
• 白色：#FFFFFF
• 深灰色：#A9A9A9
• 棕色：#A52A2A
• 天蓝色：#87CEEB
• 红色：#FF0000

1. 灰色、米色、橙色、棕色、青色、绿色、紫色、金黄色和深蓝色：

• 灰色：#808080
• 米色：#F5DEB3
• 橙色：#FFA500
• 棕色：#A52A2A
• 青色：#00CED1
• 绿色：#008000
• 紫色：#800080
• 金黄色：#FFD700
• 深蓝色：#000080

1. 北极蓝、钴蓝、岩黄色、赭色、石墨灰、浅桔色、蕃茄红、艳红色、银灰色：

• 北极蓝：#00BFFF
• 钴蓝：#4682B4
• 岩黄色：#FFB451
• 赭色：#A0522D
• 石墨灰：#43464B
• 浅桔色：#FFE4B5
• 蕃茄红：#FF6347
• 艳红色：#FF69B4
• 银灰色：#C0C0C0

在代码中的使用

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x =['Rank-1','mAP']
IFGSM =[4.04,3.36]
MI =[1.60,1.37]
VMI =[1.57,1.42]
SI =[3.86,3.35]
IG =[1.87,1.75]
SMI =[1.66,1.39]
IG_MI =[1.78,1.68]
GSMI =[1.37,1.24]
EGSMI =[1.28,1.20]# 创建柱状图
fig = plt.figure(figsize=(12,8))#fig, ax = plt.subplots(12,8)

x_pos = np.arange(2)
width =0.07#plt.bar(x_pos - 4*width/2, FGSM, width, align='center', alpha=0.5, label='Alg1')
plt.bar(x_pos -2*width/2, IFGSM, width, align='center', alpha=0.5,color="#FF69B4", label='IFGSM')
plt.bar(x_pos , MI, width, align='center', alpha=0.5, label='MI')
plt.bar(x_pos +2*width/2, VMI, width, align='center', alpha=0.5,color="#FF69B5",label='VMI')
plt.bar(x_pos +4*width/2, SI, width, align='center', alpha=0.5, label='SI')
plt.bar(x_pos +6*width/2, IG, width, align='center', alpha=0.5, label='IG')
plt.bar(x_pos +8*width/2, SMI, width, align='center', alpha=0.5, label='SMI')
plt.bar(x_pos +10*width/2, IG_MI, width, align='center', alpha=0.5, label='IG_MI')
plt.bar(x_pos +12*width/2, GSMI, width, align='center', alpha=0.5, label='GSMI(Ours)')
plt.bar(x_pos +14*width/2, EGSMI, width, align='center', alpha=0.5, label='GSMI(Ours)')#plt.xticks(1.2*x_pos, x)# 增加水平间距

plt.xticks(x_pos+0.2,x)
plt.subplots_adjust(wspace=0.7)#ax.set_xlabel('111')#ax.set_ylabel('Attack result')#ax.set_title('111111111111')

plt.xlabel('Evaluation metrics', fontsize=18)
plt.ylabel('Attack result (%)', fontsize=18)
plt.title('(e) Attack Swinv2-Transformer', fontsize=18)

plt.legend(loc='center')#plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1))#调整图例的位置# 显示图像
fig.savefig("C:\\Users\\zeze\\Desktop\\tu\\swinv2.svg",format="svg", bbox_inches='tight')#保存为矢量图
plt.show()