Python 为大量数字分类值绘制离散随机颜色，以便接近的值具有不同的颜色

我有一个

geopandas

dataframe

，它有一个

数字分类变量

，该变量大约有1500个类别。我正在绘制这些数据。我的代码如下：

import plotly.express as px
fig = px.choropleth_mapbox(data_frame = df, ......... , color='numeric_categorical_variable', color_discrete_sequence = 'required-color_palette', ...........)

当我使用

plotly

使用

plotly

中可用的任何调色板打印数据时，由于大量数字类别，它会为附近的值指定视觉上相同的颜色。事实上，它分配的顺序颜色略有不同，但我的眼睛无法区分相近的颜色

因此，我正在寻找一种具有大量随机颜色的调色板，这样我的

数值分类变量

中的任何接近值都将被分配不同的不同颜色。如果我的

数值分类变量

中的任何远距离值可能有稍微相同的颜色，我很好。

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我花了很多时间在这上面，但找不到答案。

事实是，

“但我的眼睛无法分辨近距离的颜色”

导致在尝试绘制数据之前迈出了重要的一步。您需要将数据分类为小类，然后在绘图上为每个类指定相同的符号/颜色。您有1500个不同的值（在您对它们进行分类之前不称为类）。@swatchai我有21216个值，其中大约有1500个唯一的值，我希望1500多个类别中的每一个都有不同的颜色。