我可以在matplotlib中循环使用线条样式

Question

我知道如何在matplotlib中循环显示颜色列表。但是可以用线条样式（普通，虚线，虚线等）做类似的事情吗？我需要这样做，这样我的图表在打印时会更容易阅读。有任何建议怎么做？

Answer 1

这样的事情可能会起到作用：

import matplotlib.pyplot as plt
from itertools import cycle
lines = ["-","--","-.",":"]
linecycler = cycle(lines)
plt.figure()
for i in range(10):
    x = range(i,i+10)
    plt.plot(range(10),x,next(linecycler))
plt.show()

结果：

编辑较新版本（v2.22）

import matplotlib.pyplot as plt
from cycler import cycler
#
plt.figure()
for i in range(5):
    x = range(i,i+5)
    linestyle_cycler = cycler('linestyle',['-','--',':','-.'])
    plt.rc('axes', prop_cycle=linestyle_cycler)
    plt.plot(range(5),x)
    plt.legend(['first','second','third','fourth','fifth'], loc='upper left', fancybox=True, shadow=True)
plt.show()

有关详细信息，请参阅matplotlib tutorial on "Styling with cycler"
要查看输出，请点击“show figure”

Answer 2

即将推出的matplotlib v1.5将弃用新prop_cycler功能的color_cycle：http://matplotlib.org/devdocs/users/whats_new.html?highlight=prop_cycle#added-axes-prop-cycle-key-to-rcparams

plt.rcParams['axes.prop_cycle'] = ("cycler('color', 'rgb') +" "cycler('lw', [1, 2, 3])") 然后继续创建你的轴和图！

Answer 3

如果您希望更改是自动的，可以添加这两行 matplotlib的axes.py文件： 寻找那条线：

   self.color_cycle = itertools.cycle(clist)

并在下方添加以下行：

   self.line_cycle = itertools.cycle(["-",":","--","-.",])

寻找界线：

   kw['color'] = self.color_cycle.next()

并添加以下行：

   kw['linestyle'] = self.line_cycle.next()

我猜你可以为标记做同样的事情。

Answer 4

这里有一些使用循环器来开发样式集的例子

可以添加

循环器以产生组合物（红色与＆＃39; - ＆＃39;，蓝色与＆＃39; - ＆＃39;，...）

plt.rc('axes', prop_cycle=(cycler('color', list('rbgk')) +
                           cycler('linestyle', ['-', '--', ':', '-.'])))

直接使用Axes：

ax1.set_prop_cycle(cycler('color', ['c', 'm', 'y', 'k']) +
                   cycler('lw', [1, 2, 3, 4]))

循环器可以乘以（http://matplotlib.org/cycler/）以提供更广泛的独特样式

for ax in axarr:
    ax.set_prop_cycle(cycler('color', list('rbgykcm')) *
                      cycler('linestyle', ['-', '--']))

另见：http://matplotlib.org/examples/color/color_cycle_demo.html

Answer 5

我使用与此类似的代码来循环不同的线条样式。默认情况下，颜色在7个绘图后重复。

idx = 0
for ds in datasets:
    if idx < 7:
        plot(ds)
    elif idx < 14:
        plot(ds, linestyle='--')
    else:
        plot(ds, linestyle=':')
    idx += 1

Answer 6

与Avaris图相似但不同......

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#set linestyles (for-loop method)
colors=('k','y','m','c','b','g','r','#aaaaaa')
linestyles=('-','--','-.',':')
styles=[(color,linestyle) for linestyle in linestyles for color in colors]

#-- sample data
numLines=30
dataXaxis=np.arange(0,10)
dataYaxis=dataXaxis+np.array([np.arange(numLines)]).T


plt.figure(1)

#-----------
# -- array oriented method but I cannot set the line color and styles
# -- without changing Matplotlib code
plt.plot(datax[:,np.newaxis],datay.T)
plt.title('Default linestyles - array oriented programming')
#-----------

#-----------
# -- 'for loop' based approach to enable colors and linestyles to be specified

plt.figure(2)

for num in range(datay.sh![enter image description here][1]ape[0]):
    plt.plot(datax,datay[num,:],color=styles[num][0],ls=styles[num][1])
plt.title('User defined linestyles using for-loop programming')
#-----------

plt.show()

Answer 7

我通常使用基本颜色和线条样式的组合来表示不同的数据集。假设我们有16个数据集，每个数据集属于某个组（具有一些共同的属性），那么当我们用一个共同的颜色代表每个组但其成员具有不同的线型时，很容易可视化。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

models=['00','01', '02', '03', '04', '05', '06', '07', '08', '09', '10',\
    '11', '12', '13', '14', '15', '16']

fig = plt.figure()
ax  = fig.add_subplot(111)

x = np.linspace(-1,1,100)
y = np.sin(x)

clrs_list=['k','b','g','r'] # list of basic colors
styl_list=['-','--','-.',':'] # list of basic linestyles

for i in range(0,16):
    clrr=clrs_list[i // 4]
    styl=styl_list[i % 4]
    modl=models[i+1]
    frac=(i+1)/10.0
    ax.plot(x,y+frac,label=modl,color=clrr,ls=styl)

plt.legend()
plt.show()