Question

使用matplotlib构建一些图时，我无法解决这个问题（看似简单）。

我的灰度颜色表示为范围内的整数（0-255 - 更高的数字意味着更暗），在本例中可以简化为df：

colors = pd.DataFrame({'color1': [15], 'color2': [27], 'color3': [89], 
'color4': [123], 'color5': [220], 'color6': [100], 
'color7': [123], 'color8': [247], 'color9': [255]})

现在通过循环我想用这些颜色更改绘图背景：

fig, ax = plt.subplots(3, 3, figsize=(10, 10), sharey='row', sharex='col')
fig.subplots_adjust(hspace=0, wspace=0)

column = 0
for i in range(3):
    for j in range(3):
        color = colors.iloc[0, column]
        print(f'{i}, {j}: {color}')

        # here I used (0.15, 0.16, 0.17) as example. 
        #But I want to have variable "color" converted into readable color by set_facecolor
        ax[i, j].set_facecolor((0.15, 0.16, 0.17))

        column += 1

使用matplotlib documentation我只能用这些颜色格式：

Matplotlib识别以下格式以指定颜色：



[0,1]中浮点值的RGB或RGBA元组（例如，（0.1,0.2,0.5）   或（0.1,0.2,0.5,0.3））;



十六进制RGB或RGBA字符串（例如，＆＃39;＃0F0F0F＆＃39;或   ＆＃39;＃0F0F0F0F＆＃39）;



[0,1]中浮点值的字符串表示   包含灰度级（例如，＆＃39; 0.5＆＃39;）; {＆＃39;＆＃39;，＆＃39;＆＃39;＆＃39;＆＃39;＆＃39; c＆＃39;中的一个，   ＆＃39; m＆＃39;，＆＃39; y＆＃39;，＆＃39; k＆＃39;，＆＃39; w＆＃39;};



X11 / CSS4颜色名称;



xkcd颜色的名称   调查;前缀为＆＃39; xkcd：＆＃39; （例如，＆＃39; xkcd：天蓝色＆＃39;）;



其中之一   {＆＃39;标签：蓝色＆＃39;，＆＃39;标签：橙色＆＃39;，＆＃39;标签：绿色＆＃39;，＆＃39;标签：红色＆＃39;，＆＃39;标签：紫色＆＃39 ;,   ＆＃39;标签：棕色＆＃39;，＆＃39;标签：粉红色＆＃39;，＆＃39;标签：灰色＆＃39;，＆＃39;标签：橄榄＆＃39;，＆＃39;标签：青色＆＃39;}   是来自'T10'分类调色板的Tableau颜色（即   默认颜色循环）;



“CN”颜色规格，即＆＃39; C＆＃39;接下来是   单个数字，是默认属性周期的索引   （matplotlib.rcParams [＆＃39; axes.prop_cycle＆＃39;]）;索引发生在   艺术家创作时间，如果周期没有，则默认为黑色   包括颜色。

使用那些SO答案：

我转换后将我的代码改写为：

def rgb_int2tuple(rgbint):
    return (rgbint // 256 // 256 % 256, rgbint // 256 % 256, rgbint % 256)


colors = pd.DataFrame({'color1': [15], 'color2': [27], 'color3': [89], 'color4': [123],
                       'color5': [220], 'color6': [100], 'color7': [123], 'color8': [247], 'color9': [255]})

fig, ax = plt.subplots(3, 3, figsize=(10, 10), sharey='row', sharex='col')
fig.subplots_adjust(hspace=0, wspace=0)

column = 0
for i in range(3):
    for j in range(3):
        color = colors.iloc[0, column]
        color = 255 - color
        Blue, Green, Red = rgb_int2tuple(color)
        print(f'{i}, {j}: {color}\t{Blue}{Green}{Red}')
        ax[i, j].set_facecolor((Blue/255, Green/255, Red/255))

        column += 1

但结果是：

带我到step1，如何让python知道我的0-255比例是灰色的。

[编辑]：

我再次阅读了matplotlib.colors文档并找到了

[0,1]中浮点值的字符串表示   包含灰度级（例如，＆＃39; 0.5＆＃39;）;

使用：

我将我的代码改写为：

colors = pd.DataFrame({'color1': [15], 'color2': [27], 'color3': [89], 'color4': [123],
                       'color5': [220], 'color6': [100], 'color7': [123], 'color8': [247], 'color9': [255]})

fig, ax = plt.subplots(3, 3, figsize=(10, 10), sharey='row', sharex='col')
fig.subplots_adjust(hspace=0, wspace=0)

column = 0
for i in range(3):
    for j in range(3):
        color = colors.iloc[0, column]
        color = 255 - color
        color = color / 255
        ax[i, j].set_facecolor(str(color))

        column += 1

这给了我：

但我怀疑，这是最好的解决方案。

灰度颜色（0-255）到MAtplotlib颜色表示

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