在matplotlib中绘制不同颜色的图形

Question

假设我有一个for循环，并且我想用不同的颜色绘制点：

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

如何在for循环中自动更改颜色？

- lord12

---

IMO 如何在单个图中为不同的绘图获取不同颜色的线？ 是关于在每个不同的axes中重新启动的颜色循环的。我可能是错的... - gboffi

Answer 1

@tcaswell已经回答了，但我正在输入我的答案，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、洋红色、黄色和黑色：

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()

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()

如果您想明确指定要使用的颜色，只需将其传递给color关键字参数（可以接受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()

最后，如果您想从一个现有的色图中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()

- Joe Kington

---

你的答案，嗯，比我的好了很多。 - tacaswell

谢谢！你的两行话已经表达了主要观点。我的内容则是为了冗长而冗长，没有太大必要。 - Joe Kington

因为在P3中已经被弃用，所以被downvoted，即“MatplotlibDeprecationWarning: set_color_cycle属性在1.5版本中已被弃用，请改用set_prop_cycle。” - Mark Mullin

Answer 2

乔·金顿的优秀回答已经有4年历史了， Matplotlib已经逐步改变（特别是引入cycler模块）， 新的主要版本Matplotlib 2.0.x引入了样式上的不同，从默认使用的颜色的角度来看，这些差异很重要。

个别线条的颜色

个别线条的颜色（以及散点图中不同绘图元素的颜色，例如标记）由color关键字参数控制，

plt.plot(x, y, color=my_color)

my_color 要么是

• 一组浮点数元组，表示RGB或RGBA（如(0.，0.5，0.5)），
• RGB/RGBA十六进制字符串（如"#008080"（RGB）或"#008080A0"），
• 表示灰度级别的[0,1]范围内的浮点值的字符串表示形式（例如'0.6'），
• 短颜色名称（如"k"代表黑色，在"bgrcmykw"中有可能的取值），
• 长颜色名称（如"teal"）---也称为HTML颜色名称（在文档中也称为X11/CSS4颜色名称），
• 来自xkcd颜色调查的名称，前缀为'xkcd:'（例如'xkcd:barbie pink'），
• Tableau Colors中的颜色在默认'T10'分类调色板中，（例如'tab:blue'，'tab:olive'），
• 当前颜色循环的引用的颜色（如"C3"，即字母"C"后跟一个在"0-9"中的单个数字）。

颜色循环

默认情况下，不同的线条使用不同的颜色进行绘制，这些颜色是默认定义的，并且以循环方式使用（因此得名颜色循环）。

颜色循环是axes对象的属性，在早期版本中它只是一系列有效的颜色名称（默认为一个字符颜色名称字符串"bgrcmyk"），你可以像下面这样设置它：

my_ax.set_color_cycle(['kbkykrkg'])

（正如评论中所提到的，此API已被弃用，稍后会有更多信息）。

在Matplotlib 2.0中，默认的颜色循环是["#1f77b4", "#ff7f0e", "#2ca02c", "#d62728", "#9467bd", "#8c564b", "#e377c2", "#7f7f7f", "#bcbd22", "#17becf"]，即Vega category10调色板。

_{（该图片是来自https://vega.github.io/vega/docs/schemes/的截图）}

E.g.,

for i in range(12):plt.plot((0,1),(i/12,i/6),lw=8) # last 2 colors are repeated

cycler 模块：可组合的循环

以下代码表明颜色循环概念已被弃用。

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']

现在相关的属性是'axes.prop_cycle'。

In [3]: rc_params()['axes.prop_cycle']
Out[3]: cycler('color', ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22', '#17becf'])

之前，color_cycle是一种通用的有效颜色序列，现在默认情况下它是一个包含标签（'color'）和有效颜色序列的cycler对象。相对于以前的接口，向前迈出的一步是可以循环不仅在线条的颜色上，而且在其他线条属性上，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，当您在组合的cycler上进行迭代时，每次迭代得到的是一个plt.plot关键字参数的字典。

您可以在每个axes对象上使用新的默认值比例。

my_ax.set_prop_cycle(new_prop_cycle)

或者您可以暂时安装新的默认值

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

或者直接更改默认编辑器，修改您的.matplotlibrc文件。

最后一种可能性是使用上下文管理器。

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

为了在一组不同的图形中使用新的，并在上下文结束时恢复默认值。

（）函数的文档字符串很有用，但关于模块和（）函数的细节（不是太多），以及示例，可以在fine docs中找到。

- gboffi

---

TL;DR: plt.gca().set_prop_cycle('color', color_list)。顺便说一句，答案很好！ - Jan Kukacka

Answer 3

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

- tacaswell

---

如果你手头有一个计数器，也可以这样做：plot(x, y, color="rbgkm"[i])。 - Lenar Hoyt