Как выбрать новый цвет для каждой нанесенной линии на фигуре в matplotlib?

Question

Я не хочу указывать цвет для каждой нанесенной линии:

for i in range(20):
   ax1.plot(x, y)

Если вы посмотрите на изображение для этого, matplotlib попытается выбрать цвета для каждой линии, которые отличаются, но в конечном итоге он повторно использует цвета. Я просто хочу, чтобы он не повторял уже использованные цвета И / ИЛИ не выдавал список используемых цветов.

Answer 1

В версиях 1.0+ matplotlib вы можете использовать axes.color_cycle (см. пример), и в более старых версиях, Axes.set_default_color_cycle (см. пример).

Answer 2

Я обычно использую 3-й из этих 3-х, также я не проверял 1 и 2 версию.

from matplotlib.pyplot import cm
import numpy as np

#variable n should be number of curves to plot (I skipped this earlier thinking that it is obvious when looking at picture - sorry my bad mistake xD): n=len(array_of_curves_to_plot)
#version 1:

color=cm.rainbow(np.linspace(0,1,n))
for i,c in zip(range(n),color):
   ax1.plot(x, y,c=c)

#or version 2: - faster and better:

color=iter(cm.rainbow(np.linspace(0,1,n)))
c=next(color)
plt.plot(x,y,c=c)

#or version 3:

color=iter(cm.rainbow(np.linspace(0,1,n)))
for i in range(n):
   c=next(color)
   ax1.plot(x, y,c=c)

пример 3:

Answer 3

Вы можете использовать предопределенную "качественную цветовую карту" следующим образом:

from matplotlib.cm import get_cmap

name = "Accent"
cmap = get_cmap(name)  # type: matplotlib.colors.ListedColormap
colors = cmap.colors  # type: list
axes.set_prop_cycle(color=colors)

Проверено на matplotlib 3.0.3. См. https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/10840 для обсуждения того, почему вы не можете позвонить axes.set_prop_cycle(color=cmap),

Список предопределенных качественных цветовых карт доступен по адресу https://matplotlib.org/gallery/color/colormap_reference.html:

Answer 4

prop_cycle

color_cycle было признано устаревшим в 1.5 в пользу этого обобщения: http://matplotlib.org/users/whats_new.html

# cycler is a separate package extracted matplotlib.
from cycler import cycler
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rc('axes', prop_cycle=(cycler('color', ['r', 'g', 'b'])))
plt.plot([1, 2])
plt.plot([2, 3])
plt.plot([3, 4])
plt.plot([4, 5])
plt.plot([5, 6])
plt.show()

Также показано в примере (который теперь называется плохо): http://matplotlib.org/1.5.1/examples/color/color_cycle_demo.html упомянутый по адресу: /questions/5610650/kak-vyibrat-novyij-tsvet-dlya-kazhdoj-nanesennoj-linii-na-figure-v-matplotlib/5610663#5610663

Проверено в matplotlib 1.5.1.

Answer 5

Я не знаю, можете ли вы автоматически изменить цвет, но вы можете использовать свой цикл для создания разных цветов:

for i in range(20):
   ax1.plot(x, y, color = (0, i / 20.0, 0, 1)

В этом случае цвета будут варьироваться от черного до 100% зеленого, но вы можете настроить его, если хотите.

Посмотрите документы matplotlib plot() и найдите color Ключевой аргумент.

Если вы хотите заполнить список цветов, просто убедитесь, что у вас достаточно большой список, а затем используйте индекс цикла, чтобы выбрать цвет

colors = ['r', 'b', ...., 'w']

for i in range(20):
   ax1.plot(x, y, color = colors[i])

Answer 6

Как отмечает Чиро, вы можете использоватьprop_cycleчтобы установить список цветов для цикла matplotlib. Но сколько цветов? Что, если вы хотите использовать один и тот же цветовой цикл для множества графиков с разным количеством линий?

Одна из тактик заключается в использовании формулы, подобной той из /questions/44129518/sql-server-ne-ispolzuetsya-no-vyideleno-tablichnoe-prostranstvo/44129519#44129519, для генерации бесконечной последовательности цветов, в которой каждый цвет пытается значительно отличаться от всех предшествующих.

К сожалению, prop_cycleне принимает бесконечные последовательности - он будет зависать вечно, если вы передадите ему одну. Но мы можем взять, скажем, первые 1000 цветов, сгенерированных из такой последовательности, и установить их как цветовой цикл. Таким образом, для графиков с любым нормальным количеством линий вы должны получить различимые цвета.

Пример:

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.colors import hsv_to_rgb
from cycler import cycler

# 1000 distinct colors:
colors = [hsv_to_rgb([(i * 0.618033988749895) % 1.0, 1, 1])
          for i in range(1000)]
plt.rc('axes', prop_cycle=(cycler('color', colors)))

for i in range(20):
    plt.plot([1, 0], [i, i])

plt.show()

Выход:

Теперь все цвета разные - хотя я признаю, что мне трудно различить некоторые из них!

Answer 7

• matplotlib.cm.get_cmapиmatplotlib.pyplot.cm.get_cmapустарели сmatplotlib 3.7.0
• Использоватьmatplotlib.colormaps[name]илиmatplotlib.colormaps.get_cmap(obj)вместо.
• .get_cmapбольше не имеетlutпараметр. Вместо этого используйте.resampled
• cmap = mpl.colormaps.get_cmap('viridis').resampled(20)создаетmatplotlib.colors.ListedColormapобъект.
  • Такжеcmap = mpl.colormaps['viridis'].resampled(20)
• colors = mpl.colormaps.get_cmap('viridis').resampled(20).colorsсоздать массив номеров цветов.

      import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as mpl
import numpy as np

colors = mpl.colormaps.get_cmap('viridis').resampled(20).colors

for i, color in enumerate(colors):
    plt.plot([0, 1], [i, i], color=color)

plt.show()

---

• Как объяснено в разделе «Почему структура цветовых карт Matplotlib отличается?»,.colorsизвлечет массив цветов изListedColormap, но не работает сLinearSegmentedColormap, например, показанные в разделе «Разные цветовые карты» .
• Обходной путь — использоватьcolors = cmap(np.arange(0, cmap.N))

      cmap = mpl.colormaps.get_cmap('summer').resampled(20)
colors = cmap(np.arange(0, cmap.N)) 

for i, color in enumerate(colors):
    plt.plot([0, 1], [i, i], color=color)

plt.show()

Answer 8

Вы также можете изменить цветовой цикл по умолчанию в вашем matplotlibrc файл. Если вы не знаете, где находится этот файл, выполните в Python следующее:

import matplotlib
matplotlib.matplotlib_fname()

Это покажет вам путь к вашему текущему используемому файлу matplotlibrc. В этом файле вы найдете среди многих других настроек также один для axes.color.cycle, Просто введите желаемую последовательность цветов, и вы найдете ее на каждом сюжете, который вы делаете. Обратите внимание, что вы также можете использовать все допустимые имена цветов html в matplotlib.