Matplotlib样式表在VSCode与Jupyter中颜色显示不一致求助

我正在创建Matplotlib样式表以统一绘图风格，但发现VSCode和Jupyter Notebook渲染图表时，指定的黄色（#FFB700）/橙色显示存在差异。我需要同时使用这两个环境，希望颜色保持一致，请问操作是否有误？我对颜色渲染了解不多，仅希望所有图表样式统一。指定颜色为：黄色#FFB700、蓝色#003B95。

VSCode中符合预期的渲染效果：

Jupyter Notebook中颜色不符的渲染效果：

复现代码 #

• 样式表mystylesheet.mplstyle内容：

axes.prop_cycle: cycler('color', ['003B95', 'FFB700'])

• Python代码：

import pandas
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('mystylesheet.mplstyle')

line_dates = pandas.date_range('2023-01-01', periods=12)
line_data1 = numpy.random.randint(1, 100, 12)
line_data2 = numpy.random.randint(1, 100, 12)

plt.plot(line_dates, line_data1, label='Data 1')
plt.plot(line_dates, line_data2, label='Data 2')
plt.savefig("fake_data_plot.png")
# 使用plt.show()也会出现同样的颜色差异

问题原因与解决方法 #

核心问题是颜色代码缺少#前缀，导致Matplotlib在不同环境下解析行为不一致：

• VSCode环境中，Matplotlib自动补全了#前缀，正确识别了十六进制颜色；
• Jupyter Notebook环境中未自动补全，颜色被解析为其他格式（如RGB归一化值），因此出现色差。

只需修改样式表，给每个十六进制颜色加上#前缀即可解决：

axes.prop_cycle: cycler('color', ['#003B95', '#FFB700'])

修改后重新加载样式表，两个环境下的颜色渲染就会完全一致。另外要确保Python代码中正确加载了自定义样式表（若样式表不在当前工作目录，需指定完整路径）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Emmy