增加 matplotlib 的颜色循环周期

Question

有没有一种简单的方法来增加matplotlib颜色循环，而不必深入探究轴的内部？

在交互式绘图中，我经常使用的一个常见模式是：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()
plt.plot(x,y1)
plt.twinx()
plt.plot(x,y2)

使用 plt.twinx() 方法可以使 y1 和 y2 有不同的 y 轴刻度，但两个图都会使用默认颜色循环中的第一个颜色绘制，因此需要为每个图手动声明颜色。

必须有一种简洁的方法来指示第二个图增加颜色循环，而不是明确给出颜色。当然，对于两个图都设置 color='b' 或 color='r' 非常容易，但如果使用自定义样式（如 ggplot），则需要从当前颜色循环中查找颜色代码，这对交互使用来说很麻烦。

- Mike

Answer 1

你可以称之为

ax2._get_lines.get_next_color()

为了推进颜色循环器的颜色，请使用以下代码。不幸的是，这会访问私有属性 ._get_lines ，因此它不是公共 API 的一部分，并且不能保证在未来的 matplotlib 版本中正常工作。

更安全但不太直接的推进颜色循环器的方法是绘制一个空图：

ax2.plot([], [])

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(10)
y1 = np.random.randint(10, size=10)
y2 = np.random.randint(10, size=10)*100
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y1, label='first')
ax2 = ax.twinx()
ax2._get_lines.get_next_color()
# ax2.plot([], [])
ax2.plot(x,y2, label='second')

handles1, labels1 = ax.get_legend_handles_labels()
handles2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()
ax.legend(handles1+handles2, labels1+labels2, loc='best')  

plt.show()

- unutbu

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这解决了问题，但这只是我试图避免的冗长。通常明确使用轴对象来配置绘图可能是一个好主意，但我仍然经常使用写入gca()的plt.plot()快捷方式。 - Mike

实际上，我误读了答案。您似乎确实可以在一行中更改颜色。复杂的部分是使图例适用于双轴。 - Mike

希望能够有一个像plt.subplots()这样的工厂，可以在同一画布上生成多个轴，颜色和图例之类的元素直观地协作。 - Mike

我在matplotlib 1.5.1中没有看到ax._get_lines._get_next_color()方法。然而，空图解决方案非常简单且能够满足我的需求。 - Mike

Answer 2

与其他答案类似，但使用matplotlib颜色循环器：

import matplotlib.pyplot as plt
from itertools import cycle

prop_cycle = plt.rcParams['axes.prop_cycle']
colors = cycle(prop_cycle.by_key()['color'])
for data in my_data:
    ax.plot(data.x, data.y, color=next(colors))

- Michele

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+1 是因为它是无副作用的，避免了私有 _get_lines 访问，并清楚地表明了颜色值从哪里读取。 - bluenote10

Answer 3

在Pyplot中有多种颜色方案可供选择。您可以在matplotlib教程指定颜色中了解更多信息。

从这些文档中：

a "CN" color spec, i.e. 'C' followed by a number, which is an index into the
default property cycle (matplotlib.rcParams['axes.prop_cycle']); the indexing
is intended to occur at rendering time, and defaults to black if the cycle
does not include color.

您可以按照以下步骤循环使用颜色方案：

fig, ax = plt.subplots()

# Import Python cycling library
from itertools import cycle

# Create a colour code cycler e.g. 'C0', 'C1', etc.
colour_codes = map('C{}'.format, cycle(range(10)))

# Iterate over series, cycling coloour codes
for y in my_data:
    ax.plot(x, y, color=next(color_codes))

这可以通过直接循环遍历matplotlib.rcParams['axes.prop_cycle']来改进。

- Joe Heffer

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+1，因为不依赖于副作用。或许为了完整性，您的代码片段可以以 ax.plot(x, y, color=next(color_codes)) 结束。 - Bananach

颜色实际上来自哪里？Python 2 用户警告：map('C{}'.format, cycle(range(10))) 是一个无限循环。 - bluenote10