ASCII码对照表（Matplotlib颜色对照表）

文章目录

1、简介
- [1.1 颜色代码](#1.1 颜色代码)
2、Matplotlib库简介
- [2.1 简介](#2.1 简介)
- [2.2 安装](#2.2 安装)
- [2.3 后端](#2.3 后端)
- [2.4 入门例子](#2.4 入门例子)
3、Matplotlib库颜色
- [3.1 概述](#3.1 概述)
- [3.2 颜色图的分类](#3.2 颜色图的分类)
- [3.3 颜色格式表示](#3.3 颜色格式表示)
- [3.4 内置颜色映射](#3.4 内置颜色映射)
- [3.5 xkcd 颜色映射](#3.5 xkcd 颜色映射)
- [3.6 颜色命名表](#3.6 颜色命名表)
4、Colorcet库
5、颜色对照表
结语

1、简介

1.1 颜色代码

颜色代码是一种用于表示颜色的编码系统，常见的颜色代码包括RGB颜色代码和十六进制颜色代码。RGB颜色代码使用红色、绿色和蓝色的数值来表示一个颜色，例如(255, 0, 0)表示红色。十六进制颜色代码使用六位十六进制数来表示一个颜色，例如#FF0000表示红色。颜色代码主要用于在计算机图形和网页设计中指定颜色。

2、Matplotlib库简介

2.1 简介

https://matplotlib.org/

Matplotlib：使用 Python 进行可视化

Matplotlib 是一个用于创建静态、动画、以及 Python 中的交互式可视化。Matplotlib 让事情变得简单简单和困难的事情都可能。

2.2 安装

Matplotlib及其依赖项作为MacOS、Windows和Linux发行版的车轮包提供：

bash 复制代码

python -m pip install -U matplotlib

2.3 后端

matplotlib可以针对不同的输出，这些功能中的每一个都称为后端；"前端"是面向用户的代码，即绘图代码，而"后端"则在幕后完成了所有繁重的工作来生成数字。有两种后端：用户界面后端（用于pygtk、wxpython、tkinter、qt4或macosx；也称为"交互后端"）和硬拷贝后端以生成图像文件（png、svg、pdf、ps；也称为"非交互后端"）。

bash 复制代码

Tk (>= 8.3, !=8.6.0或8.6.1）：用于基于Tk的后端。
PyQt4 （＞4.6）或 PySide （>=1.0.3） [1]: 对于基于Qt4的后端。
PyQt5 或 PySide2: 对于基于Qt5的后端。
PyGObject：用于基于GTK3的后端 [2].
wxPython （>=4） [3]: 对于基于wx的后端。
pycairo （>=1.11.0）或 cairocffi （>=0.8）：用于GTK3和/或基于cairo的后端。
Tornado：用于WebAgg后端。

默认情况下，Matplotlib应该自动选择一个默认的后端，该后端允许交互式工作和从脚本打印，并输出到屏幕和/或文件，因此至少最初您不需要担心后端。

2.4 入门例子

绘制正弦曲线：

python 复制代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
# ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
ax.plot(np.linspace(0, 2*np.pi, 100), np.sin(np.linspace(0, 2*np.pi, 100)), color='blue', linestyle='-', linewidth=2, marker='o', markersize=5, markerfacecolor='red', markeredgecolor='black', markeredgewidth=1)

plt.show()

绘制2d栅格图

python 复制代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.style.use('_mpl-gallery-nogrid')

# make data
X, Y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, 16), np.linspace(-3, 3, 16))
Z = (1 - X/2 + X**5 + Y**3) * np.exp(-X**2 - Y**2)

# plot
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(Z, origin='lower')
plt.show()

3、Matplotlib库颜色

3.1 概述

Matplotlib有许多内置的颜色映射，可通过 matplotlib.cm.get_cmap .

选择一个好的颜色映射的想法是为你的数据集在3D颜色空间中找到一个好的表示。任何给定数据集的最佳颜色映射取决于许多因素，包括：

表示形式或度量数据 ([Ware])
您对数据集的了解（ e.g. ，是否存在其他值偏离的临界值？）
如果要绘制的参数有直观的颜色方案
如果该领域有一个标准，观众可能会期待

3.2 颜色图的分类

颜色映射通常根据其功能分为几个类别：

顺序：亮度的变化和颜色的饱和度的增加，通常使用一个单一的色调；应该用来表示有顺序的信息。
偏色：两种不同颜色在中间以不饱和颜色相交时的亮度变化和可能的饱和度变化；当所绘制的信息具有临界中间值时，如地形或当数据偏离零时，应使用偏色。
循环：两种不同颜色的亮度变化，在中间和开始/结束时以不饱和颜色相遇；应用于在端点处环绕的值，如相位角、风向或一天中的时间。
定性：通常是各种颜色；应该用来表示没有顺序或关系的信息。

3.3 颜色格式表示

https://matplotlib.net/stable/api/colors_api.html#module-matplotlib.colors

https://github.com/matplotlib/matplotlib/blob/main/lib/matplotlib/_color_data.py

Matplotlib 识别以下格式来指定颜色：

（例如或）中浮点值的 RGB 或 RGBA 元组。RGBA 是 Red、Green、Blue、Alpha 的缩写；[0, 1](0.1, 0.2, 0.5)(0.1, 0.2, 0.5, 0.3)
十六进制 RGB 或 RGBA 字符串（例如，'#0F0F0F'或'#0F0F0F0F'）；
一个简写的十六进制 RGB 或 RGBA 字符串，相当于复制每个字符得到的十六进制 RGB 或 RGBA 字符串，（例如，'#abc'等价于'#aabbcc'，或'#abcd'，等价于'#aabbccdd'）；
浮点值的字符串表示，包括灰度级（例如，）；[0, 1]'0.5'
单个字母字符串，即其中一个，它是蓝色、绿色、红色、青色、洋红色、黄色、黑色和白色阴影的简写符号；{'b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w'}
X11/CSS4 ("html") 颜色名称，例如"blue"；
来自xkcd 颜色调查的名称，前缀为'xkcd:'（例如，）；'xkcd:sky blue'
"Cn"颜色规范，即'C'后跟一个数字，它是默认属性循环的索引（rcParams["axes.prop_cycle"]（默认值：））；索引旨在在渲染时发生，如果循环不包括颜色，则默认为黑色。cycler('color', ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22', '#17becf'])
其中之一是来自"tab10"分类调色板的 Tableau 颜色（这是默认颜色循环）；{'tab:blue', 'tab:orange', 'tab:green', 'tab:red', 'tab:purple', 'tab:brown', 'tab:pink', 'tab:gray', 'tab:olive', 'tab:cyan'}

总结如下：

bash 复制代码

1、用RGB或者RGBA元组，取值范围均归一到[0,1]，（e.g：(0.1, 0.2, 0.5) or (0.1, 0.2, 0.5, 0.3))；
2、用十六进制的颜色表示方式代替RGB或者RGBA元组，(e.g., '#0F0F0F' or '#0F0F0F0F')；
3、用[0,1]中的浮点数字符串来表示，(e.g., 灰色表示为：'0.5')；
4、用缩写，{'b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w'}中的任意一个；
5、用以"xkcd:"为前缀的xkcd颜色名称，(e.g.,"xkcd:sky blue")；
6、用 {'C0', 'C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5', 'C6', 'C7', 'C8', 'C9'}，表示当前默认颜色列表中的颜色；
7、用来自' T10 '分类调色板的Tableau颜色(这是默认的颜色循环)当中的一个，{'tab:blue', 'tab:orange', 'tab:green', 'tab:red', 'tab:purple', 'tab:brown', 'tab:pink', 'tab:gray', 'tab:olive', 'tab:cyan'}；

python 复制代码

import matplotlib
for name, hex in matplotlib.colors.cnames.items():
    print(name, hex, end=' ')

3.4 内置颜色映射

https://matplotlib.net/stable/gallery/color/colormap_reference.html

显示几个内置颜色映射的范围如下：

python 复制代码

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from colorspacious import cspace_converter
from collections import OrderedDict

cmaps = OrderedDict()

cmaps['Sequential (2)'] = [
            'binary', 'gist_yarg', 'gist_gray', 'gray', 'bone', 'pink',
            'spring', 'summer', 'autumn', 'winter', 'cool', 'Wistia',
            'hot', 'afmhot', 'gist_heat', 'copper']

cmaps['Miscellaneous'] = [
            'flag', 'prism', 'ocean', 'gist_earth', 'terrain', 'gist_stern',
            'gnuplot', 'gnuplot2', 'CMRmap', 'cubehelix', 'brg',
            'gist_rainbow', 'rainbow', 'jet', 'turbo', 'nipy_spectral',
            'gist_ncar']


nrows = max(len(cmap_list) for cmap_category, cmap_list in cmaps.items())
gradient = np.linspace(0, 1, 256)
gradient = np.vstack((gradient, gradient))


def plot_color_gradients(cmap_category, cmap_list, nrows):
    fig, axes = plt.subplots(nrows=nrows)
    fig.subplots_adjust(top=0.95, bottom=0.01, left=0.2, right=0.99)
    axes[0].set_title(cmap_category + ' colormaps', fontsize=14)

    for ax, name in zip(axes, cmap_list):
        ax.imshow(gradient, aspect='auto', cmap=plt.get_cmap(name))
        pos = list(ax.get_position().bounds)
        x_text = pos[0] - 0.01
        y_text = pos[1] + pos[3]/2.
        fig.text(x_text, y_text, name, va='center', ha='right', fontsize=10)

    # Turn off *all* ticks & spines, not just the ones with colormaps.
    for ax in axes:
        ax.set_axis_off()


for cmap_category, cmap_list in cmaps.items():
    plot_color_gradients(cmap_category, cmap_list, nrows)

plt.show()

3.5 xkcd 颜色映射

148 个 X11/CSS4 颜色名称中的 95 个也出现在 xkcd 颜色调查中。几乎所有这些都映射到 X11/CSS4 和 xkcd 调色板中的不同颜色值。只有"黑色"、"白色"和"青色"是相同的。

例如，'blue'映射到'#0000FF'而'xkcd:blue'映射到 '#0343DF'。由于这些名称冲突，所有 xkcd 颜色都有 'xkcd:'前缀。

python 复制代码

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.colors as mcolors
import matplotlib.patches as mpatch

overlap = {name for name in mcolors.CSS4_COLORS
           if f'xkcd:{name}' in mcolors.XKCD_COLORS}

fig = plt.figure(figsize=[9, 5])
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])

n_groups = 3
n_rows = len(overlap) // n_groups + 1

for j, color_name in enumerate(sorted(overlap)):
    css4 = mcolors.CSS4_COLORS[color_name]
    xkcd = mcolors.XKCD_COLORS[f'xkcd:{color_name}'].upper()

    # Pick text colour based on perceived luminance.
    rgba = mcolors.to_rgba_array([css4, xkcd])
    luma = 0.299 * rgba[:, 0] + 0.587 * rgba[:, 1] + 0.114 * rgba[:, 2]
    css4_text_color = 'k' if luma[0] > 0.5 else 'w'
    xkcd_text_color = 'k' if luma[1] > 0.5 else 'w'

    col_shift = (j // n_rows) * 3
    y_pos = j % n_rows
    text_args = dict(fontsize=10, weight='bold' if css4 == xkcd else None)
    ax.add_patch(mpatch.Rectangle((0 + col_shift, y_pos), 1, 1, color=css4))
    ax.add_patch(mpatch.Rectangle((1 + col_shift, y_pos), 1, 1, color=xkcd))
    ax.text(0.5 + col_shift, y_pos + .7, css4,
            color=css4_text_color, ha='center', **text_args)
    ax.text(1.5 + col_shift, y_pos + .7, xkcd,
            color=xkcd_text_color, ha='center', **text_args)
    ax.text(2 + col_shift, y_pos + .7, f'  {color_name}', **text_args)

for g in range(n_groups):
    ax.hlines(range(n_rows), 3*g, 3*g + 2.8, color='0.7', linewidth=1)
    ax.text(0.5 + 3*g, -0.3, 'X11/CSS4', ha='center')
    ax.text(1.5 + 3*g, -0.3, 'xkcd', ha='center')

ax.set_xlim(0, 3 * n_groups)
ax.set_ylim(n_rows, -1)
ax.axis('off')

plt.show()

3.6 颜色命名表

python 复制代码

# import matplotlib.pyplot as plt
# import numpy as np

# fig, ax = plt.subplots()  # Create a figure containing a single axes.
# ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])  # Plot some data on the axes.

from matplotlib.patches import Rectangle
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors


def plot_colortable(colors, sort_colors=True, emptycols=0):

    cell_width = 212
    cell_height = 22
    swatch_width = 48
    margin = 12

    # Sort colors by hue, saturation, value and name.
    if sort_colors is True:
        by_hsv = sorted((tuple(mcolors.rgb_to_hsv(mcolors.to_rgb(color))),
                         name)
                        for name, color in colors.items())
        names = [name for hsv, name in by_hsv]
    else:
        names = list(colors)

    n = len(names)
    ncols = 4 - emptycols
    nrows = n // ncols + int(n % ncols > 0)

    width = cell_width * 4 + 2 * margin
    height = cell_height * nrows + 2 * margin
    dpi = 72

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(width / dpi, height / dpi), dpi=dpi)
    fig.subplots_adjust(margin/width, margin/height,
                        (width-margin)/width, (height-margin)/height)
    ax.set_xlim(0, cell_width * 4)
    ax.set_ylim(cell_height * (nrows-0.5), -cell_height/2.)
    ax.yaxis.set_visible(False)
    ax.xaxis.set_visible(False)
    ax.set_axis_off()

    for i, name in enumerate(names):
        row = i % nrows
        col = i // nrows
        y = row * cell_height

        swatch_start_x = cell_width * col
        text_pos_x = cell_width * col + swatch_width + 7

        ax.text(text_pos_x, y, name, fontsize=14,
                horizontalalignment='left',
                verticalalignment='center')

        ax.add_patch(
            Rectangle(xy=(swatch_start_x, y-9), width=swatch_width,
                      height=18, facecolor=colors[name], edgecolor='0.7')
        )

    return fig

plot_colortable(mcolors.BASE_COLORS, sort_colors=False, emptycols=1)
plt.show()

python 复制代码

plot_colortable(mcolors.TABLEAU_COLORS, sort_colors=False, emptycols=2)

python 复制代码

plot_colortable(mcolors.CSS4_COLORS)

python 复制代码

xkcd_fig = plot_colortable(mcolors.XKCD_COLORS, "XKCD Colors")
xkcd_fig.savefig("XKCD_Colors.png")

4、Colorcet库

https://colorcet.holoviz.org/index.html#

Colorcet 是感知准确的 256 色颜色图，用于 Python 绘图程序，如 Bokeh、Matplotlib、HoloView 和 Datashader。

目前包括两种类型的颜色图：连续和分类。连续的颜色图在感知上是一致的，每种新颜色在感知上都与之前和之后的颜色相同。连续地图由勘探目标中心的Peter Kovesi使用Kovesi（2015）中描述的方法构建。

bash 复制代码

pip install colorcet

安装colorcet后，颜色图将可用有两种格式：

散景风格的调色板，即十六进制的 RGB 颜色的 Python 列表字符串，如 ['#000000'， ...， '#ffffff']
使用归一化幅度的 Matplotlib LinearSegmentedColormap，像 LinearSegmentedColormap.from_list（"火"，[ [0.0,0.0,0.0]， ..., [1.0,1.0,1.0] ], 256)

python 复制代码

import numpy as np
import colorcet as cc
import matplotlib.pyplot as plt

xs, _ = np.meshgrid(np.linspace(0, 1, 80), np.linspace(0, 1, 10))
plt.imshow(xs, cmap=cc.cm.colorwheel);  # use tab completion to choose
plt.colorbar(); 
plt.show()

python 复制代码

import scicomap as sc
import matplotlib.pyplot as plt

f = sc.compare_cmap(image="grmhd",
                    ctype='sequential',
                    ncols=15,
                    uniformize=True,
                    symmetrize=True,
                    unif_kwargs={'lift': 20},
                    sym_kwargs={'bitonic': False, 'diffuse': True})

5、颜色对照表

颜色展示	英文代码	形象颜色	HEX格式	RGB格式
▇▇▇▇▇▇▇▇	LightPink	浅粉红	#FFB6C1	255,182,193
▇▇▇▇▇▇▇▇	Pink	粉红	#FFC0CB	255,192,203
▇▇▇▇▇▇▇▇	Crimson	猩红	#DC143C	220,20,60
▇▇▇▇▇▇▇▇	LavenderBlush	脸红的淡紫色	#FF0F5	255,240,245
▇▇▇▇▇▇▇▇	PaleVioletRed	苍白的紫罗兰红色	#DB7093	219,112,147
▇▇▇▇▇▇▇▇	HotPink	热情的粉红	#FF69B4	255,105,180
▇▇▇▇▇▇▇▇	DeepPink	深粉色	#FF1493	255,20,147
▇▇▇▇▇▇▇▇	MediumVioletRed	适中的紫罗兰红色	#C71585	199,21,133
▇▇▇▇▇▇▇▇	Orchid	兰花的紫色	#DA70D6	218,112,214
▇▇▇▇▇▇▇▇	Thistle	蓟	#D8BFD8	216,191,216
▇▇▇▇▇▇▇▇	Plum	李子	#DDA0DD	221,160,221
▇▇▇▇▇▇▇▇	Violet	紫罗兰	#EE82EE	238,130,238
▇▇▇▇▇▇▇▇	Magenta	洋红	#FF00FF	255,0,255
▇▇▇▇▇▇▇▇	Fuchsia	灯笼海棠(紫红色)	#FF00FF	255,0,255
▇▇▇▇▇▇▇▇	DarkMagenta	深洋红色	#8B008B	139,0,139
▇▇▇▇▇▇▇▇	Purple	紫色	#800080	128,0,128
▇▇▇▇▇▇▇▇	MediumOrchid	适中的兰花紫	#BA55D3	186,85,211
▇▇▇▇▇▇▇▇	DarkViolet	深紫罗兰色	#9400D3	148,0,211
▇▇▇▇▇▇▇▇	DarkOrchid	深兰花紫	#9932CC	153,50,204
▇▇▇▇▇▇▇▇	Indigo	靛青	#4B0082	75,0,130
▇▇▇▇▇▇▇▇	BlueViolet	深紫罗兰的蓝色	#8A2BE2	138,43,226
▇▇▇▇▇▇▇▇	MediumPurple	适中的紫色	#9370DB	147,112,219
▇▇▇▇▇▇▇▇	MediumSlateBlue	适中的板岩暗蓝灰色	#7B68EE	123,104,238
▇▇▇▇▇▇▇▇	SlateBlue	板岩暗蓝灰色	#6A5ACD	106,90,205
▇▇▇▇▇▇▇▇	DarkSlateBlue	深板岩暗蓝灰色	#483D8B	72,61,139
▇▇▇▇▇▇▇▇	Lavender	薰衣草花的淡紫色	#E6E6FA	230,230,250
▇▇▇▇▇▇▇▇	GhostWhite	幽灵的白色	#F8F8FF	248,248,255
▇▇▇▇▇▇▇▇	Blue	纯蓝	#0000FF	0,0,255
▇▇▇▇▇▇▇▇	IndigoBlue	靛蓝	#0000FF	0,0,255
▇▇▇▇▇▇▇▇	MediumBlue	适中的蓝色	#0000CD	0,0,205
▇▇▇▇▇▇▇▇	MidnightBlue	午夜的蓝色	#191970	25,25,112
▇▇▇▇▇▇▇▇	DarkBlue	深蓝色	#00008B	0,0,139
▇▇▇▇▇▇▇▇	Navy	海军蓝,深靛蓝	#000080	0,0,128
▇▇▇▇▇▇▇▇	RoyalBlue	皇家蓝	#4169E1	65,105,225
▇▇▇▇▇▇▇▇	CornflowerBlue	矢车菊的蓝色	#6495ED	100,149,237
▇▇▇▇▇▇▇▇	LightSteelBlue	淡钢蓝	#B0C4DE	176,196,222
▇▇▇▇▇▇▇▇	LightSlateGray	浅石板灰	#778899	119,136,153
▇▇▇▇▇▇▇▇	SlateGray	石板灰	#708090	112,128,144
▇▇▇▇▇▇▇▇	DodgerBlue	道奇蓝	#1E90FF	30,144,255
▇▇▇▇▇▇▇▇	AliceBlue	爱丽丝蓝	#F0F8FF	240,248,255
▇▇▇▇▇▇▇▇	SteelBlue	钢蓝	#4682B4	70,130,180
▇▇▇▇▇▇▇▇	LightSkyBlue	淡蓝色	#87CEFA	135,206,250
▇▇▇▇▇▇▇▇	SkyBlue	天蓝色	#87CEEB	135,206,235
▇▇▇▇▇▇▇▇	DeepSkyBlue	深天蓝	#00BFFF	0,191,255
▇▇▇▇▇▇▇▇	LightBlue	淡蓝	#ADD8E6	173,216,230
▇▇▇▇▇▇▇▇	PowderBlue	火药蓝	#B0E0E6	176,224,230
▇▇▇▇▇▇▇▇	CadetBlue	军校蓝	#5F9EA0	95,158,160
▇▇▇▇▇▇▇▇	Azure	蔚蓝色	#F0FFFF	240,255,255
▇▇▇▇▇▇▇▇	LightCyan	淡青色	#E1FFFF	225,255,255
▇▇▇▇▇▇▇▇	PaleTurquoise	苍白的绿宝石	#AFEEEE	175,238,238
▇▇▇▇▇▇▇▇	Cyan	青色	#00FFFF	0,255,255
▇▇▇▇▇▇▇▇	Aqua	水绿色	#00FFFF	0,255,255
▇▇▇▇▇▇▇▇	DarkTurquoise	深绿宝石	#00CED1	0,206,209
▇▇▇▇▇▇▇▇	DarkSlateGray	深石板灰	#2F4F4F	47,79,79
▇▇▇▇▇▇▇▇	DarkCyan	深青色	#008B8B	0,139,139
▇▇▇▇▇▇▇▇	Teal	水鸭色	#008080	0,128,128
▇▇▇▇▇▇▇▇	MediumTurquoise	适中的绿宝石	#48D1CC	72,209,204
▇▇▇▇▇▇▇▇	LightSeaGreen	浅海洋绿	#20B2AA	32,178,170
▇▇▇▇▇▇▇▇	Turquoise	绿宝石	#40E0D0	64,224,208
▇▇▇▇▇▇▇▇	Auqamarin	绿玉/碧绿色	#7FFFAA	127,255,170
▇▇▇▇▇▇▇▇	MediumAquamarine	适中的碧绿色	#00FA9A	0,250,154
▇▇▇▇▇▇▇▇	MediumSpringGreen	适中的春天的绿色	#00FF7F	0,255,127
▇▇▇▇▇▇▇▇	MintCream	薄荷奶油	#F5FFFA	245,255,250
▇▇▇▇▇▇▇▇	SpringGreen	春天的绿色	#3CB371	60,179,113
▇▇▇▇▇▇▇▇	SeaGreen	海洋绿	#2E8B57	46,139,87
▇▇▇▇▇▇▇▇	Honeydew	蜂蜜	#F0FFF0	240,255,240
▇▇▇▇▇▇▇▇	LightGreen	淡绿色	#90EE90	144,238,144
▇▇▇▇▇▇▇▇	PaleGreen	苍白的绿色	#98FB98	152,251,152
▇▇▇▇▇▇▇▇	DarkSeaGreen	深海洋绿	#8FBC8F	143,188,143
▇▇▇▇▇▇▇▇	LimeGreen	酸橙绿	#32CD32	50,205,50
▇▇▇▇▇▇▇▇	Lime	酸橙色	#00FF00	0,255,0
▇▇▇▇▇▇▇▇	ForestGreen	森林绿	#228B22	34,139,34
▇▇▇▇▇▇▇▇	Green	纯绿	#008000	0,128,0
▇▇▇▇▇▇▇▇	DarkGreen	深绿色	#006400	0,100,0
▇▇▇▇▇▇▇▇	Chartreuse	查特酒绿	#7FFF00	127,255,0
▇▇▇▇▇▇▇▇	LawnGreen	草坪绿	#7CFC00	124,252,0
▇▇▇▇▇▇▇▇	GreenYellow	绿黄色	#ADFF2F	173,255,47
▇▇▇▇▇▇▇▇	OliveDrab	橄榄土褐色	#556B2F	85,107,47
▇▇▇▇▇▇▇▇	Beige	米色(浅褐色)	#F5F5DC	245,245,220
▇▇▇▇▇▇▇▇	LightGoldenrodYellow	浅秋麒麟黄	#FAFAD2	250,250,210
▇▇▇▇▇▇▇▇	Ivory	象牙	#FFFFF0	255,255,240
▇▇▇▇▇▇▇▇	LightYellow	浅黄色	#FFFFE0	255,255,224
▇▇▇▇▇▇▇▇	Yellow	纯黄	#FFFF00	255,255,0
▇▇▇▇▇▇▇▇	Olive	橄榄	#808000	128,128,0
▇▇▇▇▇▇▇▇	DarkKhaki	深卡其布	#BDB76B	189,183,107
▇▇▇▇▇▇▇▇	LemonChiffon	柠檬薄纱	#FFFACD	255,250,205
▇▇▇▇▇▇▇▇	PaleGodenrod	灰秋麒麟	#EEE8AA	238,232,170
▇▇▇▇▇▇▇▇	Khaki	卡其布	#F0E68C	240,230,140
▇▇▇▇▇▇▇▇	Gold	金	#FFD700	255,215,0
▇▇▇▇▇▇▇▇	Cornislk	玉米色	#FFF8DC	255,248,220
▇▇▇▇▇▇▇▇	GoldEnrod	秋麒麟	#DAA520	218,165,32
▇▇▇▇▇▇▇▇	FloralWhite	花的白色	#FFFAF0	255,250,240
▇▇▇▇▇▇▇▇	OldLace	老饰带	#FDF5E6	253,245,230
▇▇▇▇▇▇▇▇	Wheat	小麦色	#F5DEB3	245,222,179
▇▇▇▇▇▇▇▇	Moccasin	鹿皮鞋	#FFE4B5	255,228,181
▇▇▇▇▇▇▇▇	Orange	橙色	#FFA500	255,165,0
▇▇▇▇▇▇▇▇	PapayaWhip	番木瓜	#FFEFD5	255,239,213
▇▇▇▇▇▇▇▇	BlanchedAlmond	漂白的杏仁	#FFEBCD	255,235,205
▇▇▇▇▇▇▇▇	NavajoWhite	纳瓦霍白/印第安黄	#FFDEAD	255,222,173
▇▇▇▇▇▇▇▇	AntiqueWhite	古代的白色	#FAEBD7	250,235,215
▇▇▇▇▇▇▇▇	Tan	晒黑	#D2B48C	210,180,140
▇▇▇▇▇▇▇▇	BrulyWood	结实的树	#DEB887	222,184,135
▇▇▇▇▇▇▇▇	Bisque	(浓汤)乳脂、番茄等	#FFE4C4	255,228,196
▇▇▇▇▇▇▇▇	DarkOrange	深橙色	#FF8C00	255,140,0
▇▇▇▇▇▇▇▇	Linen	亚麻布	#FAF0E6	250,240,230
▇▇▇▇▇▇▇▇	Peru	秘鲁	#CD853F	205,133,63
▇▇▇▇▇▇▇▇	PeachPuff	桃色	#FFDAB9	255,218,185
▇▇▇▇▇▇▇▇	SandyBrown	沙棕色	#F4A460	244,164,96
▇▇▇▇▇▇▇▇	Chocolate	巧克力	#D2691E	210,105,30
▇▇▇▇▇▇▇▇	SaddleBrown	马鞍棕色	#8B4513	139,69,19
▇▇▇▇▇▇▇▇	SeaShell	海贝壳	#FFF5EE	255,245,238
▇▇▇▇▇▇▇▇	Sienna	黄土赭色	#A0522D	160,82,45
▇▇▇▇▇▇▇▇	LightSalmon	浅鲜肉(鲑鱼)色	#FFA07A	255,160,122
▇▇▇▇▇▇▇▇	Coral	珊瑚	#FF7F50	255,127,80
▇▇▇▇▇▇▇▇	OrangeRed	橙红色	#FF4500	255,69,0
▇▇▇▇▇▇▇▇	DarkSalmon	深鲜肉(鲑鱼)色	#E9967A	233,150,122
▇▇▇▇▇▇▇▇	Tomato	番茄	#FF6347	255,99,71
▇▇▇▇▇▇▇▇	MistyRose	薄雾玫瑰	#FFE4E1	255,228,225
▇▇▇▇▇▇▇▇	Salmon	鲜肉(鲑鱼)色	#FA8072	250,128,114
▇▇▇▇▇▇▇▇	Snow	雪	#FFFAFA	255,250,250
▇▇▇▇▇▇▇▇	LightCoral	淡珊瑚色	#F08080	240,128,128
▇▇▇▇▇▇▇▇	RosyBrown	玫瑰棕色	#BC8F8F	188,143,143
▇▇▇▇▇▇▇▇	IndianRed	印度红	#CD5C5C	205,92,92
▇▇▇▇▇▇▇▇	Red	纯红	#FF0000	255,0,0
▇▇▇▇▇▇▇▇	Brown	棕色	#A52A2A	165,42,42
▇▇▇▇▇▇▇▇	FireBrick	耐火砖	#B22222	178,34,34
▇▇▇▇▇▇▇▇	DarkRed	深红色	#8B0000	139,0,0
▇▇▇▇▇▇▇▇	Maroon	栗色	#800000	128,0,0
▇▇▇▇▇▇▇▇	White	纯白	#FFFFFF	255,255,255
▇▇▇▇▇▇▇▇	WhiteSmoke	白烟	#F5F5F5	245,245,245
▇▇▇▇▇▇▇▇	Gainsboro	庚斯博罗灰色/淡灰色/亮灰	#DCDCDC	220,220,220
▇▇▇▇▇▇▇▇	LightGray	浅灰色	#D3D3D3	211,211,211
▇▇▇▇▇▇▇▇	Silver	银白色	#C0C0C0	192,192,192
▇▇▇▇▇▇▇▇	DarkGray	深灰色	#A9A9A9	169,169,169
▇▇▇▇▇▇▇▇	Gray	灰色	#808080	128,128,128
▇▇▇▇▇▇▇▇	DimGray	暗淡的灰色	#696969	105,105,105
▇▇▇▇▇▇▇▇	Black	纯黑	#000000	0,0,0

结语

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