是否有适用于色盲人群的matplotlib tab系列色卡替代方案？

Matplotlib 内置了多款专为色盲人群优化的离散色卡，风格和 Tab 系列（多色、高区分度）接近，完全适配出版物需求，推荐以下几种：

• Dark2 色卡
  属于 ColorBrewer 系列，专门针对红绿色盲优化，提供8种沉稳的实色（可扩展更多衍生色），色块风格和 Tab 系列一致，适合多分类的折线图、柱状图。使用方式直接替换原色卡：

  # 直接指定色卡
  plt.scatter(x, y, c=category_labels, cmap='Dark2')
  # 或直接提取颜色列表
  from matplotlib import cm
  color_list = cm.Dark2.colors
  plt.bar(categories, values, color=color_list)
  

• Set2 色卡
  同样来自 ColorBrewer，颜色柔和但区分度极强，适配蓝黄色盲，适合10种以内分类的场景，布局逻辑和 Tab 系列匹配，无需调整绘图逻辑即可替换：

  plt.boxplot(data, patch_artist=True, boxprops=dict(facecolor=plt.cm.Set2.colors[0]))
  

• 离散化的 viridis/plasma 系色卡
  如果需要超过10种颜色（类似 Tab20/Tab20b 的多色块需求），可以将 Matplotlib 原生的连续色盲友好色卡转为离散版本，梯度自然且色盲友好：

  import numpy as np
  from matplotlib.colors import ListedColormap
  # 生成20种离散色，匹配Tab20的数量
  viridis_discrete = ListedColormap(plt.cm.viridis(np.linspace(0, 1, 20)))
  plt.plot(x_values, y_values, cmap=viridis_discrete)
  

如果需要更贴合 Tab20b 的高对比度风格，也可以手动调整现有 Tab 色卡的红绿色系，但上述内置色卡均经过专业色盲适配验证，更推荐直接使用以保证合规性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nia