Question

研究这个，我找到了使用迭代器和循环绘制n数据集的答案。

有没有办法在不使用循环的情况下完成？

我有一个数组odata，其中包含n列。第一列是横坐标。我想绘制其余部分。

我有一行代码如下：

plt.plot(odata[:,0],odata[:,1:],'-')

这是情节，但我想添加自己的颜色和标签。怎么样？

Answer 1

您可以使用Line2D的返回值访问创建的plt.plot个对象，并根据该列表直接设置legend：

labels = ['a', 'b', 'c']
lines = plt.plot(odata[:, 0], odata[:, 1:], '-')
plt.legend(lines, labels)

标签和行的数量不一定必须匹配。如果行数较少，则某些标签将被闲置。如果标签较少，则某些行将不标记。 Here是文档中的图例指南。

要无缝更改颜色的顺序，您需要通过文档中的matplotlib.rc示例中的this在全局配置中设置循环器，或使用面向对象的API执行你的密谋。然后，您可以在各个轴上使用set_prop_cycle，而无需弄乱全局设置。

以下是按照个人偏好增加的顺序设置颜色循环仪的三种方法。请注意，我只是在这里展示如何设置颜色，但您也可以控制线条样式的顺序以及其他属性：

设置全局配置：

import matplotlib as mpl
from matplotlib import cycler
from matplotlib import pyplot as plt

labels = ['a', 'b', 'c']
colors = ['r', 'g', 'b']

mpl.rc('axes', prop_cycle=cycler('color', ['r', 'g', 'b', 'y']))

lines = plt.plot(odata[:, 0], odata[:, 1:], '-')
plt.legend(lines, labels)

设置全局配置，但使用rc_context上下文管理器对您的绘图进行有效的更改：

import matplotlib as mpl
from matplotlib import cycler,rc_context
from matplotlib import pyplot as plt

labels = ['a', 'b', 'c']
colors = ['r', 'g', 'b']

with rc_context(rc={'axes.prop_cycle': cycler('color', ['r', 'g', 'b', 'y'])}):
    lines = plt.plot(odata[:, 0], odata[:, 1:], '-')
    plt.legend(lines, labels)

首先使用面向对象的API设置绘图，并仅将更改应用于您实际要修改的Axes：

from matplotlib import pyplot as plt

labels = ['a', 'b', 'c']
colors = ['r', 'g', 'b']

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_prop_cycle('color', colors)
ax.plot(odata[:, 0], odata[:, 1:], '-')
ax.legend(labels)

我建议将面向对象的API作为一般规则，特别是在独立脚本中，因为它提供了更大的灵活性，并且在准确了解将要操作的对象方面也很清晰。

Python绘制颜色＆amp;没有循环的未知行数的标签

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