Question

我想绘制一些通过测量得到的数据。我将在每个图上绘制6个测量值，但我希望每个测量数据图具有与其拟合相同的颜色。从一个测量数据图到下一个，我想要matplotlib的defalut颜色循环。

首先，数据加载如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np
data1 = np.genfromtxt('data1.txt')
fit1 = np.genfromtxt('fit1.txt')
...

然后问题，我当然可以在rcParams中重新定义颜色序列，如下所示：

ColourSeq = []
ColourSeqOriginal = mpl.rcParams['axes.color_cycle']
for ind in range(len(ColourSeqOriginal)):
    ColourSeq.append(ColourSeqOriginal[ind])
    ColourSeq.append(ColourSeqOriginal[ind])
mpl.rcParams['axes.color_cycle'] = ColourSeq

但这似乎很复杂。

最简单的事情似乎是：

plt.figure()
plt.plot(xdata, data1, xdata, fit1, '???')
plt.plot(xdata, data2, xdata, fit2, '???')
plt.plot(xdata, data3, xdata, fit3, '???')

'???'作为命令选项，我不知道是否存在一些会阻止plt.plot递增给定数据的颜色值。但是从一个plt.plot（）调用到下一个，我需要有正常的颜色增量。

Answer 1

您可以基于每个轴设置颜色循环

ax = plt.gca()
ax.set_color_cyle(['r','r','b','b',..])

更清洁的方法是：

import itertools
colors_ = ['r','b','g','m','k'] # change to what colors you want

datas = [data1, data2, data3]
fits = [fit1, fit2, fit3]
ax = plt.gca()
for d, f, c in zip(datas, fits, itertools.cycle(colors_)):
    ax.plot(xdata, d, color=c)
    ax.plot(xdata, f, color=c)

这使您可以精确控制使用哪种颜色，如果您决定更改绘制数据和拟合的方式，则只需更改一次，而不是N次。您还可以轻松添加额外列表（如标签列表，标记类型，线型等）以控制线条的绘制方式。（itertools.cycle用于确保颜色永远不是zip中的限制迭代）。

自动循环适用于原型制作，但您应养成为实际绘图指定颜色的习惯。

Answer 2

plot()没有一个参数会在一次调用plot（）时对所有行强制使用相同的颜色。阻止颜色循环递增的唯一方法是使用color='x'指定颜色。

以下是一种可能适合您的替代方法：

ax = plt.gca()
ax.plot(xdata, data1)
ax.plot(xdata, fit1, color=ax.lines[-1].get_color())
ax.plot(xdata, data2)
ax.plot(xdata, fit2, color=ax.lines[-1].get_color())
ax.plot(xdata, data3)
ax.plot(xdata, fit3, color=ax.lines[-1].get_color())

通过指定拟合线的color，颜色循环不会在“拟合”数据上递增。

pyplot.plot（）修改行颜色循环

2 个答案: