趕項目停了好久啊，這個事情還是要堅持下去的。
matplotlib可以用以下幾種方式指定顏色：
- RGB或RGBA(red, green, blue, alpha，alpha代表透明度)的元組，其中的元素是[0,1]區(qū)間內(nèi)的數(shù)值，例如(0.1, 0.2, 0.5) or (0.1, 0.2, 0.5, 0.3)；
- 16進制的RGB或RGBA字符串，例如 '#0f0f0f' or '#0f0f0f80'，不區(qū)分大小寫；
- 字符型的[0,1]區(qū)間內(nèi)的數(shù)值，例如，'0.5'；
- 顏色的首字母簡寫形式，從{'b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w'}中取值；
- X11/CSS4 的顏色名稱，不區(qū)分大小寫；
-
xkcd color survey中的顏色名稱, 需要加上前綴
'xkcd:'，例如'xkcd:sky blue'； - 默認的 'T10' 調(diào)色板中的一種顏色：{'tab:blue', 'tab:orange', 'tab:green', 'tab:red'，'tab:purple', 'tab:brown', 'tab:pink', 'tab:gray', 'tab:olive', 'tab:cyan'}，不區(qū)分大小寫；
- 'CN'方式指定，其中的 'N' 表示數(shù)字，代表默認的屬性循環(huán)的index（matplotlib.rcParams['axes.prop_cycle']）；
更多matplotlib顏色的信息：
- the Specifying Colors tutorial;
- the
matplotlib.colorsAPI; - the List of named colors example.
顏色當中 "alpha" 的表現(xiàn)取決于圖形的zorder值，同一個坐標系中的圖形是分層渲染的，高 zorder 值的圖形被置于低 zorder 值的圖形之上，"alpha" 值就決定了下層的圖形是否會被上層圖形覆蓋。假設某個像素點原先的 RGB 為 RGBold ，加在其上的Alpha值為 alpha 的新圖形的 RGB 為 RGBnew ，那么這個像素點當前的 RGB 則更新為：RGB = RGBOld * (1 - Alpha) + RGBnew * Alpha。Alpha 為1表示原來的顏色被完全覆蓋，alpha 為0則表示新圖形的像素是透明的。
下面來看例子：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
t = np.linspace(0.0, 2.0, 201)
s = np.sin(2 * np.pi * t)
# 1) RGB tuple:
fig, ax = plt.subplots(facecolor=(.18, .31, .31))
# 2) hex string:
ax.set_facecolor('#eafff5')
# 3) gray level string:
ax.set_title('Voltage vs. time chart', color='0.7')
# 4) single letter color string
ax.set_xlabel('time (s)', color='c')
# 5) a named color:
ax.set_ylabel('voltage (mV)', color='peachpuff')
# 6) a named xkcd color:
ax.plot(t, s, 'xkcd:crimson')
# 7) Cn notation:
ax.plot(t, .7*s, color='C4', linestyle='--')
# 8) tab notation:
ax.tick_params(labelcolor='tab:orange')
plt.show()
