Matplotlib 将我的矩阵 a 的每一列绘制成蓝色、黄色、绿色、红色的 4 列。
然后，我只绘制矩阵a[:,1:4] 的第二、第三、第四列。是否可以让 Matplotlib 默认忽略蓝色并从黄色开始（所以我的每条线都与以前的颜色相同）？
a = np.cumsum(np.cumsum(np.random.randn(7,4), axis=0), axis=1)
lab = np.array(["A","B","C","E"])
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(a)
ax.legend(labels=lab )
# plt.show()
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(a[:,1:4])
ax.legend(labels=lab[1:4])
plt.show()
【问题讨论】：
标签： python python-2.7 matplotlib plot
用于连续线条的颜色是来自颜色循环仪的颜色。 为了跳过此颜色循环中的颜色，您可以调用
ax._get_lines.prop_cycler.next() # python 2
next(ax._get_lines.prop_cycler) # python 2 or 3
完整的示例如下所示：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
a = np.cumsum(np.cumsum(np.random.randn(7,4), axis=0), axis=1)
lab = np.array(["A","B","C","E"])
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(a)
ax.legend(labels=lab )
fig, ax = plt.subplots()
# skip first color
next(ax._get_lines.prop_cycler)
ax.plot(a[:,1:4])
ax.legend(labels=lab[1:4])
plt.show()
【讨论】：
为了跳过第一种颜色，我建议使用获取当前颜色的列表
plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']
如this 问题/答案所示。然后使用以下命令设置当前坐标区的颜色循环：
plt.gca().set_color_cycle()
因此，您的完整示例将是：
a = np.cumsum(np.cumsum(np.random.randn(7,4), axis=0), axis=1)
lab = np.array(["A","B","C","E"])
colors = plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(a)
ax.legend(labels=lab )
fig1, ax1 = plt.subplots()
plt.gca().set_color_cycle(colors[1:4])
ax1.plot(a[:,1:4])
ax1.legend(labels=lab[1:4])
plt.show()
这给出了：
【讨论】：
set_color_cycle 的使用自 2.0 版起已弃用。它应该替换为set_prop_cycle。
您可以在调用ax.plot(a[:,1:4]) 之前插入一个额外的调用ax.plot([],[])。
a = np.cumsum(np.cumsum(np.random.randn(7,4), axis=0), axis=1)
lab = np.array(["A","B","C","E"])
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(a)
ax.legend(labels=lab )
# plt.show()
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([],[])
ax.plot(a[:,1:4])
ax.legend(labels=lab[1:4])
plt.show()
【讨论】：
我的印象是，您希望确保每个菌落都保持明确的颜色。为此，您可以创建一个与要显示的每一列相匹配的颜色矢量。您可以创建颜色矢量。颜色 = [“蓝色”、“黄色”、“绿色”、“红色”]
a = np.cumsum(np.cumsum(np.random.randn(7,4), axis=0), axis=1)
lab = np.array(["A","B","C","E"])
color = ["blue", "yellow", "green", "red"]
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(a, color = color)
ax.legend(labels=lab )
# plt.show()
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(a[:,1:4])
ax.legend(labels=lab[1:4], color = color[1:4])
plt.show()
【讨论】：