在matplotlib中绘制不同颜色

2024-03-28 17:02:58 发布

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假设我有一个for循环,我想用不同的颜色绘制点:

for i in range(5):
 plt.plot(x,y,col=i)

如何在for循环中自动更改颜色?


Tags: inforplot颜色绘制rangepltcol
3条回答

Joe Kingtonexcellent answer已经4岁了, Matplotlib已逐渐更改(特别是 以及新的主要版本Matplotlib 2.0.x, 从一个重要的角度介绍了文体差异 默认使用的颜色的视图。

单个线条的颜色

各条线的颜色(以及不同图的颜色 元素,例如散点图中的标记)由color控制 关键字参数

plt.plot(x, y, color=my_color)

my_color

颜色周期

默认情况下,使用不同的颜色绘制不同的线 默认情况下定义,并以循环方式使用(因此名称 颜色周期。

颜色循环是axes对象的一个属性,在较旧的 发行版只是一系列有效的颜色名称(默认情况下 一个字符颜色名称的字符串,"bgrcmyk"),您可以设置它 就像在

my_ax.set_color_cycle(['kbkykrkg'])

(如前所述,in a comment此API已被弃用,稍后将详细介绍)。

在Matplotlib 2.0中,默认的颜色周期是["#1f77b4", "#ff7f0e", "#2ca02c", "#d62728", "#9467bd", "#8c564b", "#e377c2", "#7f7f7f", "#bcbd22", "#17becf"],即Vega category10 palette

enter image description here

(图像是来自https://vega.github.io/vega/docs/schemes/)的屏幕截图

循环器模块:可组合循环

下面的代码表明颜色循环概念已被弃用

In [1]: from matplotlib import rc_params

In [2]: rc_params()['axes.color_cycle']
/home/boffi/lib/miniconda3/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/__init__.py:938: UserWarning: axes.color_cycle is deprecated and replaced with axes.prop_cycle; please use the latter.
  warnings.warn(self.msg_depr % (key, alt_key))
Out[2]: 
['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd',
 '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22', '#17becf']

现在相关的属性是'axes.prop_cycle'

In [3]: rc_params()['axes.prop_cycle']
Out[3]: cycler('color', ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22', '#17becf'])

以前,color_cycle是有效颜色的通用序列 命名,现在默认是一个cycler对象,包含 标签('color')和一系列有效的颜色名称。这个 相对于上一个接口,向前一步是 不仅可以在线条颜色上循环,还可以在其他颜色上循环 行属性,例如

In [5]: from cycler import cycler

In [6]: new_prop_cycle = cycler('color', ['k', 'r']) * cycler('linewidth', [1., 1.5, 2.])

In [7]: for kwargs in new_prop_cycle: print(kwargs)
{'color': 'k', 'linewidth': 1.0}
{'color': 'k', 'linewidth': 1.5}
{'color': 'k', 'linewidth': 2.0}
{'color': 'r', 'linewidth': 1.0}
{'color': 'r', 'linewidth': 1.5}
{'color': 'r', 'linewidth': 2.0}

如您所见,cycler对象是可组合的对象,当您在组合的cycler上迭代时,在每次迭代中,您得到的是plt.plot的关键字参数字典。

您可以对每axes对象比率使用新的默认值

my_ax.set_prop_cycle(new_prop_cycle)

或者您可以临时安装新的默认值

plt.rc('axes', prop_cycle=new_prop_cycle)

或者完全更改编辑.matplotlibrc文件的默认值。

最后一种可能是,使用上下文管理器

with plt.rc_context({'axes.prop_cycle': new_prop_cycle}):
    ...

在一组不同的绘图中使用新的cycler,在上下文结束时恢复为默认值。

函数cycler()的doc字符串是有用的,但是关于cycler模块和cycler()函数的(不是很多)血淋淋的细节以及示例可以找到in the fine docs

@tcaswell已经回答了,但我正在输入我的答案,所以我将继续发布它。。。

有很多不同的方法可以做到这一点。首先,matplotlib将自动循环显示颜色。默认情况下,它在蓝色、绿色、红色、青色、洋红、黄色、黑色之间循环:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 1, 10)
for i in range(1, 6):
    plt.plot(x, i * x + i, label='$y = {i}x + {i}$'.format(i=i))
plt.legend(loc='best')
plt.show()

enter image description here

如果要控制matplotlib循环使用的颜色,请使用ax.set_color_cycle

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 1, 10)
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_color_cycle(['red', 'black', 'yellow'])
for i in range(1, 6):
    plt.plot(x, i * x + i, label='$y = {i}x + {i}$'.format(i=i))
plt.legend(loc='best')
plt.show()

enter image description here

如果要显式指定要使用的颜色,只需将其传递给colorkwarg(接受html颜色名称,rgb元组和十六进制字符串也是如此):

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 1, 10)
for i, color in enumerate(['red', 'black', 'blue', 'brown', 'green'], start=1):
    plt.plot(x, i * x + i, color=color, label='$y = {i}x + {i}$'.format(i=i))
plt.legend(loc='best')
plt.show()

enter image description here

最后,如果要自动从existing colormap中选择指定数量的颜色:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 1, 10)
number = 5
cmap = plt.get_cmap('gnuplot')
colors = [cmap(i) for i in np.linspace(0, 1, number)]

for i, color in enumerate(colors, start=1):
    plt.plot(x, i * x + i, color=color, label='$y = {i}x + {i}$'.format(i=i))
plt.legend(loc='best')
plt.show()

enter image description here

for color in ['r', 'b', 'g', 'k', 'm']:
    plot(x, y, color=color)

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