在matplotlib中绘制不同的颜色

时间：2013-04-15 01:58:45

标签： python matplotlib

假设我有一个for循环，我想绘制不同颜色的点：

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

如何在for循环中自动更改颜色？

3 个答案:

答案 0 :(得分：87)

@tcaswell已经回答了，但是我正在键入我的答案，所以我会继续发布它...

有许多不同的方法可以做到这一点。首先，matplotlib会自动循环显示颜色。默认情况下，它循环显示蓝色，绿色，红色，青色，品红色，黄色，黑色：

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

如果您想控制matplotlib循环的颜色，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

如果您想明确指定将要使用的颜色，只需将其传递给color kwarg（接受html颜色名称，rgb元组和十六进制字符串）：

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，如果您想从existing colormap自动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

答案 1 :(得分：26)

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

答案 2 :(得分：22)

Joe Kington＆＃39; excellent answer已经4岁了， Matplotlib已逐步改变（特别是引言 cycler模块）和新的主要版本Matplotlib 2.0.x， 从一定程度上引入了重要的风格差异 默认情况下使用的颜色视图。

各行的颜色

单个线条的颜色（以及不同图案的颜色） 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是

颜色循环

默认情况下，使用不同的颜色绘制不同的线条 默认定义，并以循环方式使用（因此名称 颜色循环）。

颜色循环是axes对象的属性，在较旧的对象中 发布只是一系列有效的颜色名称（默认情况下为a 一个字符颜色名称的字符串"bgrcmyk"），您可以设置它 如在

my_ax.set_color_cycle(['kbkykrkg'])

（如上所述in a comment此API已被弃用，稍后会详细说明。

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

enter image description here

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

cycler 模块：可组合循环

以下代码显示已弃用颜色循环概念

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 面额，现在默认情况下它是一个cycler对象，包含一个 标签（'color'）和一系列有效颜色面额。该 相对于先前的界面向前迈进是它 不仅可以在线条的颜色上循环，也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}

正如您所见，cycler对象是可组合的，当您在组合cycler上迭代所获得的内容时，在每次迭代时，都是关键字参数的字典为plt.plot。

您可以按axes个对象比例

使用新的默认值 
my_ax.set_prop_cycle(new_prop_cycle)

或者您可以暂时安装新的默认

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

或完全更改默认编辑.matplotlibrc文件。

最后一种可能性，使用上下文管理器

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

在一组不同的图中使用新的cycler，在上下文结束时恢复为默认值。

cycler()函数的doc字符串很有用，但关于cycler模块和cycler()函数以及示例的（不是很多）血腥细节可以是找到in the fine docs。

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