如何使用 matplotlib 为所有子图设置默认颜色循环？

问题描述：

如何为使用 matplotlib 绘制的图表设置默认颜色？我可以像这样设置特定的颜色图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig=plt.figure(i)
ax=plt.gca()
colormap = plt.get_cmap('jet')
ax.set_color_cycle([colormap(k) for k in np.linspace(0, 1, 10)])

但是有没有办法为所有图（包括子图）设置相同的颜色？

解决方案 1：

当然可以！您可以在文件中指定axes.color_cycle`.matplotlibrc`matplotlib.rcParams，也可以在运行时使用或进行设置matplotlib.rc。

后者的例子如下：

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

# Set the default color cycle
mpl.rcParams['axes.prop_cycle'] = mpl.cycler(color=["r", "k", "c"]) 

x = np.linspace(0, 20, 100)

fig, axes = plt.subplots(nrows=2)

for i in range(10):
    axes[0].plot(x, i * (x - 10)**2)

for i in range(10):
    axes[1].plot(x, i * np.cos(x))

plt.show()

解决方案 2：

从 matplotlib 1.5 开始，mpl.rcParams['axes.color_cycle'] 已弃用。您应该使用axes.prop_cycle：

import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['axes.prop_cycle'] = mpl.cycler(color=["r", "#e94cdc", "0.7"]) 

解决方案 3：

在 2.1.0 版本中，下面的方法对我有用，使用 set_prop_cycle 和 module cycler

from cycler import cycler
custom_cycler = (cycler(color=['r','b','m','g']))
ax.set_prop_cycle(custom_cycler)

您可以添加额外的线属性

custom_cycler = (cycler(color=['r','b','m','g']) + cycler(lw=[1,1,1,2]))

'ax' 来自 ax=plt.axes() 或任何轴生成器