plot颜色（plot颜色RGB
大家好,小宜来为大家讲解下。plot颜色（plot颜色RGB这个很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧！
不服老不行，
今天星期日、和幼儿园的小外孙一起玩涂色绘图、小外孙给我布置了两张图、第一张涂完颜色后.小外孙说我颜色涂的颜色不一样。我还不如幼儿园的小朋友呵。
然后又布置了一张图，这会应该颜色涂的一致吧。
两张图花了我两个小时。
仙气逼人的水彩玫瑰花画法：
第一步，准备好绘图的工具，并用铅笔绘制出我们今天要画的玫瑰。↓↓↓
第二步，用小号的水彩笔蘸水调一些水彩颜料，顺着玫瑰轮廓慢慢往外刷，强调轮廓，避免每一组花瓣连到一起。（画玫瑰应由内往外画）↓↓↓
第三步，要注意花瓣的内外变化，外围的花瓣用一些黄色颜料调和，同样顺着轮廓慢慢渗透。↓↓↓
第四步，刻画茎部，花瓣与茎部的接连处的细节要细心刻画，避免茎部的颜色侵入花瓣里，使画面变脏。↓↓↓
第五步，待花瓣干燥之后，调一些深红与玫瑰红，进行细节处理，同样是强化轮廓。同理，刻画茎部的细节。↓↓↓
好啦，一朵玫瑰就完成了，一起来试试吧！↓↓↓#书画#
matplotlib常用的统计函数简介
一、函数bar()-用于绘制柱状图
功能：在x轴上绘制定性数据的分布特征
调用：plt.bar(x,y)
参数说明:
x：标示在x轴上的定性数据的类别
y：每种定性数据的类别的数量
color：条形的颜色
align：条形的中心位置
tick_label：下标的标签
二、函数barh()-用于绘制条形图
功能：在y轴上绘制定性数据的分布特征
调用：plt.barh(x,y)
参数说明:
x：标示在y轴上的定性数据的类别
y：每种定性数据的类别的数量
三、函数hist()-用于绘制直方图
功能：在x轴上绘制定量数据的分布特征
调用：plt.hist(x)
参数说明:
x：在x轴上绘制箱体的定量数据输入值
四、函数pie()-用于绘制饼图
功能：绘制定性数据的不同类别的百分比
调用：plt.pie(x)
参数说明:
x：定性数据的不同类别的百分比
五、函数polar()-用于绘制极限图
功能：在极坐标轴上绘制折线图
调用：plt.polar(theta,r)
参数说明:
theta：每个标记所在射线与极径的夹角
r：每个标记到原点的距离
六、函数scatter()-用于绘制气泡图
功能：二维数据借助气泡大小展示三维数据
调用：plt.scatter(x,y)
参数说明:
x：x轴上的数值
y：y轴上的数值
s：散点标记的大小
c：散点标记的颜色
cmap：将浮点数映射成颜色的颜色映射表
七、函数stem()-用于绘制棉棒图
功能：绘制离散有序数据
调用：plt.stem(x,y)
参数说明:
x：指定棉棒的x轴基线上的位置
y：绘制棉棒的长度
linefmt：棉棒的样式
markerfmt：棉棒末端的样式
basefmt：指定基线的样式
八、函数boxplot()-用于绘制箱线图
* 功能：绘制箱线图
* 调用：plt.boxplot(x)
* 参数说明:
* x：绘制箱线图的输入数据
九、函数errorbar()-用于绘制误差棒图
功能：绘制y轴方向或是x轴方向的误差范围
调用：plt.errorbar(x,y,yerr=a,xerr=b)
参数说明:
x：数据点的水平位置
y：数据点的垂直位置
yerr：y轴方向的数据点的误差计算方法
xerr：x轴方向的数据点的误差计算方法
代码效果图见
两周帮你掌握matplotlib实战day2——统计函数介绍
这个周的秘密花园，我取名为井。
有人说我的绘图填色太难看了[捂脸]这个我也承认。不过，一篇秘密花园，我基本上要陆陆续续的画上一周，每天心烦了，着急了，就画上几笔，每次完全看心情挑选颜色
而这幅图，我发现他的特点是完全不对称。其实我更喜欢对称的，下周找一副对称的画。
在大众的视野里，显示器类别最经常说道的就是电竞显示器，而分辨率、刷新率、响应时间等也被大多数人熟知。那么美术用途应该用什么样的显示器呢？我比较推荐的是联合创新27C1U-D这款。
作为一款专业美术显示器，最注重的就是色彩还原率。联合创新27C1U-D覆盖了100%sRGB色域、97%Adobe RGB色域、98%DCI-P3色域，支持10.7亿色彩，无论是用于绘图、剪辑、修图还是3D建模都能有着更真实的色彩。并且亮色色域≥93%，色彩准确度更高。而且针对不同的设备，还能匹配不同的色彩表现。
分辨率上，联合创新27C1U-D有着4K超高分辨率以及178°可视角度，画面更清晰且观看更舒适。机身丰富的接口提供了丰富的拓展性和设备兼容性，其中Type-C还支持65W反向充电，考虑的真是非常周到了。联合创新27C1U-D内置电源板无需外置电源适配器，一线直连，对于喜欢桌面整洁的朋友来说可以说是非常友好。
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#当当地理# 画图小能手➕1[666]
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