Matplotlib.colors.to_rgb() en Python

Matplotlib es una increíble biblioteca de visualización en Python para gráficos 2D de arrays. Matplotlib es una biblioteca de visualización de datos multiplataforma basada en arrays NumPy y diseñada para funcionar con la pila SciPy más amplia.
 

matplotlib.colors.to_rgb()

La función matplotlib.colors.to_rgb() se utiliza para convertir c (es decir, color) en un color RGB. Convierte el nombre del color en una array de colores codificados RGB. Devuelve una tupla RGB de tres flotantes de 0-1.
 

Sintaxis: matplotlib.colors.to_rgb(c)
Parámetros: 
 

• c: Esto acepta una string que representa el nombre del color. Puede ser una secuencia RGB o RGBA o una string en cualquiera de varias formas: 
  1. una string de color hexadecimal, como ‘#000FFF’ 
      
  2. un nombre estándar, como ‘verde’ 
      
  3. una letra del conjunto ‘rgbcmykw’ 
      
  4. una representación de string de un flotador, como ‘0.4’, que indica gris en una escala de 0-1 
      

 

Ejemplo 1: 
 

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors
 
 
# helper function to plot a color table
def colortable(colors, title, colors_sort = True, emptycols = 0):
  
    # cell dimensions
    width = 212
    height = 22
    swatch_width = 48
    margin = 12
    topmargin = 40
  
    # Sorting colors based on hue, saturation,
    # value and name.
    if colors_sort is True:
        to_hsv = sorted((tuple(mcolors.rgb_to_hsv(mcolors.to_rgb(color))),
                         name)
                        for name, color in colors.items())
         
        names = [name for hsv, name in to_hsv]
         
    else:
        names = list(colors)
  
    length_of_names = len(names)
    length_cols = 4 - emptycols
    length_rows = length_of_names // length_cols + int(length_of_names % length_cols > 0)
  
    width2 = width * 4 + 2 * margin
    height2 = height * length_rows + margin + topmargin
    dpi = 72
  
    figure, axes = plt.subplots(figsize =(width2 / dpi, height2 / dpi), dpi = dpi)
    figure.subplots_adjust(margin / width2, margin / height2,
                        (width2-margin)/width2, (height2-topmargin)/height2)
     
    axes.set_xlim(0, width * 4)
    axes.set_ylim(height * (length_rows-0.5), -height / 2.)
    axes.yaxis.set_visible(False)
    axes.xaxis.set_visible(False)
    axes.set_axis_off()
    axes.set_title(title, fontsize = 24, loc ="left", pad = 10)
  
    for i, name in enumerate(names):
         
        rows = i % length_rows
        cols = i // length_rows
        y = rows * height
  
        swatch_start_x = width * cols
        swatch_end_x = width * cols + swatch_width
        text_pos_x = width * cols + swatch_width + 7
  
        axes.text(text_pos_x, y, name, fontsize = 14,
                horizontalalignment ='left',
                verticalalignment ='center')
  
        axes.hlines(y, swatch_start_x, swatch_end_x,
                  color = colors[name], linewidth = 18)
  
    return figure
  
colortable(mcolors.BASE_COLORS, "Base Colors",
                colors_sort = False, emptycols = 1)
colortable(mcolors.TABLEAU_COLORS, "Tableau Palette",
                colors_sort = False, emptycols = 2)
colortable(mcolors.CSS4_COLORS, "CSS Colors")
  
plt.show()

Producción:
 

Ejemplo 2: 
 

from matplotlib import colors
import matplotlib.pyplot as plt
 
 
alpha = 0.5
 
kwargs = dict(edgecolors ='none', s = 3900, marker ='s')
 
for i, color in enumerate(['pink', 'brown', 'green']):
 
    rgb = colors.to_rgb(color)
    plt.scatter([i], [0], color = color, **kwargs)
    plt.scatter([i], [1], color = color,
                alpha = alpha, **kwargs)
    plt.scatter([i], [2], color = rgb, **kwargs)

Producción: