在绘图时，选择合适的颜色对于数据的可视化至关重要。以下是一些选择plot函数颜色的小技巧：
- 使用颜色映射（colormap）：颜色映射是一种将数据值映射到颜色空间的方法。在Python的matplotlib库中，可以使用
cm模块中的颜色映射，如viridis、plasma、inferno等。这些颜色映射在颜色空间中均匀分布，使得数据值与颜色之间的对应关系更加直观。
- 利用颜色条（colorbar）：颜色条是一种可视化工具，用于显示颜色与数据值之间的对应关系。在绘制plot时，可以通过添加颜色条来查看数据的分布和范围。在matplotlib中，可以使用
colorbar()函数创建颜色条。
- 选择对比度高的颜色：选择对比度高的颜色有助于突出数据的特征和趋势。例如，红色和绿色、蓝色和橙色等颜色组合具有较好的对比度。
- 使用渐变色：渐变色可以创建平滑的颜色过渡效果，使得数据可视化更加美观。在matplotlib中，可以使用
LinearSegmentedColormap类创建渐变色。
- 避免使用过多的颜色：过多的颜色可能会使图表变得混乱和难以阅读。在绘制plot时，尽量保持颜色的数量简洁明了。
- 根据数据特点选择颜色：根据数据的特性和含义选择合适的颜色。例如，在表示温度时，可以使用红色表示高温，蓝色表示低温；在表示性别时，可以使用男性特有的颜色（如蓝色）表示男性，女性特有的颜色（如粉色）表示女性。
总之，在选择plot函数颜色时，需要考虑数据的特性、可视化目的和观众的审美需求等因素。通过合理的颜色选择和使用，可以使数据可视化更加直观、美观和易于理解。
