使用MatPlotLib进行彩色和线条书写

Question

我正在尝试使用Matplotlib绘制曲线族。我直接使用scatter（）绘制数据，然后使用plot（）绘制拟合线（scipy中的最小二乘）。我不知道事先会有多少组数据，或是限制等等

我需要能够循环这些线和点的颜色，以便从一组数据匹配的一切。Plot使用一些内部默认值来旋转颜色，散点显示为所有一种颜色。数据集可能会变得很接近，所以假设从哪个点靠近哪个拟合线是不够好的，并且由于我不知道有多少曲线需要手动进行颜色选择，这一假设是不可伸缩的。

此外，由于这些是曲线族（想想晶体管图），我需要能够显示与曲线相关的标签。我想做的是把信息写在fit行上。

有人知道解决这两个问题的好方法吗？

Answer 1

我有一个类似的例子，我想给多行赋予相同的颜色，同时仍然支持任意数量的行，而不需要手动定义它们。这是我设计的一个生成颜色的函数：

import colorsys

def get_colors(i, total):
    hue = i*(1.0/total)
    dark = [int(x) for x in colorsys.hsv_to_rgb(hue, 1.0, 100)]
    light = [int(x) for x in colorsys.hsv_to_rgb(hue, 1.0, 230)]
    return "#{0:02x}{1:02x}{2:02x}".format(*dark), "#{0:02x}{1:02x}{2:02x}".format(*light)

如您所见，它在黑暗和光明版本中生成具有最大距离的total颜色。

Answer 2

这会回答你所有的问题。 下面的代码最多循环7种颜色。如果你需要更多的，你应该创建一个更稳定的生成器，如另一个答案所示。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

def get_color():
    for item in ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y', 'k']:
        yield item

x = 0.3 * np.array(range(40))

color = get_color()

for group in range(5):
    # generates a collection of points
    y = np.exp2(x + 0.5 * group)
    # fit to a polynomial
    z = np.polyfit(x, y, 6)
    p = np.poly1d(z)

    acolor = next(color)

    plt.scatter(x, y, color=acolor, marker='o')
    plt.plot(x, p(x), acolor + '-', label=str(group))

plt.legend()
plt.xlim((0, 15))
plt.show() 

上面代码中的生成器对于这个例子来说有点过分，但是它给出了更复杂计算的结构。如果你只需要一些颜色，你可以使用一个简单的迭代器

>>> color = iter(list_of_colors)
>>> acolor = next(color)

如果需要无休止地循环，可以使用itertools.cycle：

>>> from itertools import cycle
>>> color = cycle(['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y', 'k'])
>>> next(color)
'r'
>>> 

编辑：您有几个选项可以获得不同的颜色。如我之前所述，您可以使用生成器，使用其他答案中所示的方法。例如，将get_color替换为其他生成器：

import colorsys
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

def get_color(color):
    for hue in range(color):
        hue = 1. * hue / color
        col = [int(x) for x in colorsys.hsv_to_rgb(hue, 1.0, 230)]
        yield "#{0:02x}{1:02x}{2:02x}".format(*col)

x = 0.3 * np.array(range(40))

color = get_color(15)

for group in range(15):
    # generates a collection of points
    y = np.exp2(x + 0.5 * group)
    # fit to a polynomial
    z = np.polyfit(x, y, 6)
    p = np.poly1d(z)

    acolor = next(color)

    plt.scatter(x, y, color=acolor, marker='o')
    plt.plot(x, p(x), color=acolor, linestyle='dashed', label=str(group))

plt.legend()
plt.xlim((0, 15))
plt.show() 

你有15种不同的颜色。

然而，相似的颜色是连续的，不能提供良好的分辨率/对比度。可以通过跳过色调值来增加对比度，方法是：

for hue in range(0, color*3, 3):

另一个问题是当画许多线是传说。。。