在Python中，使用matplotlib库可以画出各种图表，并且可以自定义颜色。以下是一些常用的颜色列表，这些颜色搭配起来既美观又能在图表中区分不同的数据集：
- 鲜艳颜色列表：
colors = ['#FF5E5E', '#00A1CB', '#FABE28', '#2B3E51', '#8A2BE2', '#FFC300', '#76D7EA']
- 柔和颜色列表：
colors = ['#A1CAF1', '#ADD8E6', '#B3E5FC', '#B0C4DE', '#E0FFFF', '#F5F5DC', '#FFFFE0']
- 经典颜色列表：
colors = ['#1F45FC', '#00FF00', '#FF8C00', '#FF0000', '#9400D3', '#00FA9A', '#808080']
- 海洋颜色列表：
colors = ['#00796B', '#004D40', '#00796B', '#009688', '#00796B', '#303F9F', '#1976D2']
- 自然颜色列表：
colors = ['#8B4513', '#CD853F', '#3CB44B', '#006400', '#556B2F', '#FFD700', '#DAA520']
- 日落颜色列表：
colors = ['#FF5A5F', '#FFC300', '#F4A460', '#D97800', '#D97800', '#A0522D', '#8B0000']
- 彩虹颜色列表：
colors = ['#FF0000', '#FF7E00', '#FFA500', '#FFFF00', '#00FF00', '#00FFFF', '#0000FF']
可以根据自己的喜好和图表的需求选择适合的颜色列表。在matplotlib中，可以使用这些颜色作为参数来设置图表中元素的颜色，例如：
import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y = [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17]plt.plot(x, y, marker='o', color=colors) # 使用上面定义的颜色列表
plt.show()
