我可以在matplotlib中浏览线型吗


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这样的事情可能会解决问题:

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: 在此处输入图片说明

编辑新版本(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()

有关更多详细信息,请参阅有关“使用Cycler的样式”matplotlib教程。
要查看输出,请单击“显示图


非平凡的颜色线组合可能吗?lines["r:","k.","y-."]有效,但lines["r:","#aaaaaa.","y-."]不起作用
路易斯·赛弗(Louis Cypher)2012年

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@louiscypher:这是因为#aaaaaa.不是有效的格式字符串。如果您需要这样的十六进制颜色,我建议将它们分隔为[("r", ":"),("#aaaaaa","."),("y","-.")],使用拆包来获取它们,color, lineformat = next(linecycler)并使用color关键字提供颜色:plt.plot(x, y, lineformat, color=color)
Avaris 2012年

谢谢,我已经那样使用了。但是由于我在每个绘图中都使用了循环仪,所以我想让事情变得简单(只是一个参数)。我想我应该尝试在循环仪中使用touple。
路易斯·赛弗(Louis cypher)2012年

6
@louiscypher:另一种可能性是使用dict。那将使其成为一行。styles = [{'color':'r', 'ls':'--', 'marker':'o'}, ...]然后用它制成一个自行车车,你就可以了plot(x, y, **next(cycler))
Avaris'4

听起来不错。我已经尝试过了,但是错过了**
loucy cypher,2012年

25

即将发布的matplotlib v1.5将弃用color_cycle以使用prop_cycler的新功能: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])") 然后继续创建您的轴和图!


请注意,plt.errorbar()由于存在错误,因此无法使用。github.com/matplotlib/matplotlib/issues/7074。使用errobar时,仍然需要Avaris的答案。否则,这可能更清洁。
EL_DON '18

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如果您希望更改是自动的,则可以在matplotlib的axes.py文件中添加以下两行:查找该行:

   self.color_cycle = itertools.cycle(clist)

并在下面添加以下行:

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

并查找行:

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

并添加以下行:

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

我想您可以对标记执行相同的操作。


5
我觉得奇怪的是,这种“低落的果实”没有在图书馆中实施……是否有某些原因?
herrfz 2013年

实际上,几年前我确实开始了这样的实现,但是由于它变得非常复杂和混乱,因此决定反对它。此外,为什么要停在那里,为什么还不包括marker_cycle?hatch_cycle?等等...
Ben Root 2015年

9

这是一些使用循环器开发样式集的示例

可以添加循环仪以组成(红色带有“-”,蓝色带有“-”,...)

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

直接在轴上使用:

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

可以乘以骑自行车的人(http://matplotlib.org/cycler/),以提供更多种类的独特样式

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

另请参阅:http : //matplotlib.org/examples/color/color_cycle_demo.html


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我通常使用基本颜色和线型的组合来表示不同的数据集。假设我们有16个数据集,每四个数据集都属于某个组(具有一些共同的属性),那么当我们用共同的颜色表示每个组但其成员使用不同的线条样式时,很容易看到。

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()

在此处输入图片说明


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我使用与此类似的代码来循环浏览不同的线型。默认情况下,颜色在7个图之后重复。

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

1

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()
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