色彩搭配对图表的第一印象至关重要，合理的设置对图表的颜值提升有着很大的帮助，本期推文结合一个具体例子对图表颜色搭配进行讲解。

2.1 默认图表

这里首先设置一组数据，使用matplotlib的默认绘制方法进行图表绘制，具体数据如下：

默认绘图代码如下：

这里使用了ax.plot()和ax.scatter()进行了绘图，效果如下：

可以看出，图中无论折线、散点还是刻度等的设置都是比较粗糙的，和"美观"一点都挂不上钩。下面就从数据处理、填充面积以及色彩选择三个方面进行处理，来使这幅图变得高大上起来。

2.2 数据插值

默认数据绘制的折线图可能不是那么的平滑，当然，这也是和我们选择较少的数据有关，要想达到平滑效果，需要对原始数据进行插值处理(Excel中选中图表右击，点击 设置数据系列格式，选择最后的平滑线  也能完成平滑处理)。python Scipy 包提供了interpolate模块可以实现对一维二维数据的插值处理，在对一维数据时，interp1d()提供了如nearest、quadradic等多种插值方式，详细内容大家可以查看官网啊。这里选择的插值方式为 "quadradic"方法，具体插值代码及绘图代码如下：

结果如下：

2.3 面积填充

加上填充面积可以使得图表看起来不那么单一，而且········（好吧·····我编不下去了，我就是为了最后成图好看下而已）。添加如下代码即可添加填充面积效果。

这里设置填充面积的线边框宽度为0.1，会使得填充边框不那么明显。效果如下：

如果不设置线宽lw,图中红色圆圈内将会有明显的横线效果，影响美观。

2.4 颜色选择

记得好多小伙伴后台留言或者直接和我沟通 关于色彩搭配的设置，其实，我也是一名学习者，可能就是看的色彩搭配网站以及精美可视化作品比较多，还是那句话 多模仿 多练习 对比不同色系对同一幅图表所展示的效果，这是一个慢慢积累的过程，要是硬要我给建议，我也就多推几个可视化的色彩搭配网站给你们。下面就本期推文设置相关颜色，具体代码如下：

涉及的颜色设置代码如下：

效果如下：

同时也可以设置如下效果：

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