获取默认线条颜色循环
- 2025-03-10 08:47:00
- admin 原创
- 71
问题描述:
我注意到,当你绘图时,第一条线是蓝色,然后是橙色,然后是绿色,依此类推。
有什么方法可以访问这个颜色列表吗?我已经看过无数关于如何更改颜色循环或访问迭代器的帖子,但没有关于如何获取 matplotlib 默认循环的颜色列表的帖子。
解决方案 1:
在 matplotlib 版本 >= 1.5 中,您可以打印rcParam
调用axes.prop_cycle
:
print(plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color'])
# [u'#1f77b4', u'#ff7f0e', u'#2ca02c', u'#d62728', u'#9467bd', u'#8c564b', u'#e377c2', u'#7f7f7f', u'#bcbd22', u'#17becf']
或者等效地,在python2
:
print plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']
在 <1.5 版本中,这被称为color_cycle
:
print plt.rcParams['axes.color_cycle']
# [u'b', u'g', u'r', u'c', u'm', u'y', u'k']
请注意,默认颜色循环在 2.0.0 版本中发生了变化http://matplotlib.org/users/dflt_style_changes.html#colors-in-default-property-cycle
解决方案 2:
通常,不需要从任何地方获取默认颜色循环,因为它是默认的,所以只需使用它就足够了。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
t = np.arange(5)
for i in range(4):
line, = ax.plot(t,i*(t+1), linestyle = '-')
ax.plot(t,i*(t+1)+.3,color = line.get_color(), linestyle = ':')
plt.show()
如果你想将默认颜色循环用于其他用途,当然有几种选择。
“tab10” 颜色表
首先应该提到的是,"tab10"
颜色图包含默认颜色循环中的颜色,您可以通过获取它cmap = plt.get_cmap("tab10")
。
因此,与上述等价的是
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
t = np.arange(5)
cmap = plt.get_cmap("tab10")
for i in range(4):
ax.plot(t,i*(t+1), color=cmap(i), linestyle = '-')
ax.plot(t,i*(t+1)+.3,color=cmap(i), linestyle = ':')
plt.show()
来自颜色循环的颜色
您也可以直接使用颜色循环器cycle = plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']
。这将给出循环中的颜色列表,您可以使用它进行迭代。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
t = np.arange(5)
cycle = plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']
for i in range(4):
ax.plot(t,i*(t+1), color=cycle[i], linestyle = '-')
ax.plot(t,i*(t+1)+.3,color=cycle[i], linestyle = ':')
plt.show()
符号CN
最后,CN
符号允许获取N
颜色循环的第 1 种颜色,color="C{}".format(i)
。但这仅适用于前 10 种颜色(N in [0,1,...9]
)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
t = np.arange(5)
for i in range(4):
ax.plot(t,i*(t+1), color="C{}".format(i), linestyle = '-')
ax.plot(t,i*(t+1)+.3,color="C{}".format(i), linestyle = ':')
plt.show()
此处呈现的所有代码均产生相同的图。
解决方案 3:
重新审视 CN 符号
我想谈谈 Matplotlib 的一个新发展。在之前的回答中,我们读到
最后,
CN
符号允许获取N
颜色循环的第 1 种颜色,color="C{}".format(i)
。但这仅适用于前 10 种颜色(N in [0,1,...9]
)
但
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t = np.linspace(0,6.28, 629)
for N in (1, 2):
C0N, C1N = 'C%d'%(N), 'C%d'%(N+10)
plt.plot(t, N*np.sin(t), c=C0N, ls='-', label='c='+C0N)
plt.plot(t, N*np.cos(t), c=C1N, ls='--', label='c='+C1N)
plt.legend() ; plt.grid() ; plt.show()
给出
解决方案 4:
如果你正在寻找一个快速的单行代码来获取 matplotlib 用于其线条的 RGB 颜色,那么它就是这里:
>>> import matplotlib; print('
'.join([str(matplotlib.colors.to_rgb(c)) for c in matplotlib.pyplot.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']]))
(0.12156862745098039, 0.4666666666666667, 0.7058823529411765)
(1.0, 0.4980392156862745, 0.054901960784313725)
(0.17254901960784313, 0.6274509803921569, 0.17254901960784313)
(0.8392156862745098, 0.15294117647058825, 0.1568627450980392)
(0.5803921568627451, 0.403921568627451, 0.7411764705882353)
(0.5490196078431373, 0.33725490196078434, 0.29411764705882354)
(0.8901960784313725, 0.4666666666666667, 0.7607843137254902)
(0.4980392156862745, 0.4980392156862745, 0.4980392156862745)
(0.7372549019607844, 0.7411764705882353, 0.13333333333333333)
(0.09019607843137255, 0.7450980392156863, 0.8117647058823529)
或者对于 uint8:
import matplotlib; print('
'.join([str(tuple(int(round(v*255)) for v in matplotlib.colors.to_rgb(c))) for c in matplotlib.pyplot.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']]))
(31, 119, 180)
(255, 127, 14)
(44, 160, 44)
(214, 39, 40)
(148, 103, 189)
(140, 86, 75)
(227, 119, 194)
(127, 127, 127)
(188, 189, 34)
(23, 190, 207)
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