我知道如何在matplotlib中循环浏览颜色列表。但是是否可以对线条样式(纯色,点缀,虚线等)做类似的事情?我需要这样做,这样我的图形在打印时将更易于阅读。有什么建议怎么做?
Answers:
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:
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”的matplotlib教程。
要查看输出,请单击“显示图”
lines["r:","k.","y-."]
有效,但lines["r:","#aaaaaa.","y-."]
不起作用
#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)
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))
。
**
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!
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。
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。
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
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()
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()