Python如何按分类标签生成对应随机RGB颜色值数组

步骤1：提取唯一类别 #

你给出的示例标签列表为[1, 2, 2, 4, 4, 1, 3, 3, 3, 3]，先对标签去重得到唯一类别集合[1,2,3,4]，只需为这4个类别各分配一组不重复的RGB三元组即可。

步骤2：为类别分配唯一RGB值 #

可以根据使用场景选择分配方式：

• 手动指定：适合类别数量少的场景，直接选择辨识度高的颜色即可，比如4个类别的RGB可设置为：
  类别1：[253, 0, 134]
  类别2：[24, 222, 128]
  类别3：[22, 100, 255]
  类别4：[222, 111, 74]
• 自动生成：如果类别数量较多不想手动配置，可以从HSV颜色空间均匀取色相值后转换为RGB，保证不同类别颜色区分度足够，Python环境下也可以直接调用matplotlib.cm.get_cmap获取预设离散配色的RGB值。

步骤3：映射生成全量RGB数组 #

按照标签的顺序，把每个位置的标签替换成对应类别的RGB值即可得到10个数据点对应的3列RGB数组。
以上述示例标签和手动配置的RGB映射为例，最终输出的数组如下：

[[253, 0, 134],
 [24, 222, 128],
 [24, 222, 128],
 [222, 111, 74],
 [222, 111, 74],
 [253, 0, 134],
 [22, 100, 255],
 [22, 100, 255],
 [22, 100, 255],
 [22, 100, 255]]

Python实现参考代码：

import numpy as np
# 输入标签列表
labels = [1,2,2,4,4,1,3,3,3,3]
# 建立类别到RGB的映射字典
label_rgb_map = {
    1: [253, 0, 134],
    2: [24, 222, 128],
    3: [22, 100, 255],
    4: [222, 111, 74]
}
# 生成RGB数组
rgb_array = np.array([label_rgb_map[label] for label in labels])
print(rgb_array)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者maximus