使用 MatPlotLib 书写颜色和线条答案

【问题标题】：Color and Line writing using MatPlotLib使用 MatPlotLib 书写颜色和线条
【发布时间】：2012-04-20 22:07:03
【问题描述】：

我正在尝试使用 Matplotlib 绘制曲线族。我直接使用scatter() 绘制数据，然后使用plot() 绘制拟合线（scipy 的最小二乘）。不知道事先会有多少组数据，或者限制等。

我需要能够循环这些线和点的颜色，以便一组数据中的所有内容都匹配。 Plot 使用一些内部默认值旋转颜色，并且 scatter 作为所有一种颜色出现。数据集可以靠得很近，所以只是假设从哪些点接近哪条拟合线是不够好的，并且因为我不知道手动制作颜色会有多少条曲线选择是不可扩展的。

此外，因为这些是曲线族（想想晶体管图），我需要能够用曲线显示相关标签。我想做的是将信息写在适合线本身上。

有谁知道这两种方法的好方法吗？

【问题讨论】：

标签： python matplotlib graphing

【解决方案1】：

这试图回答您的所有问题。下面的代码最多循环 7 种颜色。如果您需要更多，您应该创建一个更复杂的生成器，如另一个答案所示。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

def get_color():
    for item in ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y', 'k']:
        yield item

x = 0.3 * np.array(range(40))

color = get_color()

for group in range(5):
    # generates a collection of points
    y = np.exp2(x + 0.5 * group)
    # fit to a polynomial
    z = np.polyfit(x, y, 6)
    p = np.poly1d(z)

    acolor = next(color)
    
    plt.scatter(x, y, color=acolor, marker='o')
    plt.plot(x, p(x), acolor + '-', label=str(group))

plt.legend()
plt.xlim((0, 15))
plt.show()

上面代码中的生成器对于示例来说有点矫枉过正，但它为更复杂的计算提供了结构。如果你只需要几种颜色，你可以使用一个简单的迭代器

>>> color = iter(list_of_colors)
>>> acolor = next(color)

如果需要无限循环，可以使用itertools.cycle：

>>> from itertools import cycle
>>> color = cycle(['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y', 'k'])
>>> next(color)
'r'
>>>

编辑：您有多种选择来获得 n 种不同的颜色。正如我之前指出的，您可以使用其他答案中指示的方法使用生成器。例如，用不同的生成器替换 get_color：

import colorsys
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

def get_color(color):
    for hue in range(color):
        hue = 1. * hue / color
        col = [int(x) for x in colorsys.hsv_to_rgb(hue, 1.0, 230)]
        yield "#{0:02x}{1:02x}{2:02x}".format(*col)
    
x = 0.3 * np.array(range(40))

color = get_color(15)

for group in range(15):
    # generates a collection of points
    y = np.exp2(x + 0.5 * group)
    # fit to a polynomial
    z = np.polyfit(x, y, 6)
    p = np.poly1d(z)

    acolor = next(color)

    plt.scatter(x, y, color=acolor, marker='o')
    plt.plot(x, p(x), color=acolor, linestyle='dashed', label=str(group))

plt.legend()
plt.xlim((0, 15))
plt.show()

你会得到 15 种不同的颜色。

然而，相似的颜色是连续的，无法提供良好的分辨率/对比度。您可以通过跳过色调值来增加对比度：

for hue in range(0, color*3, 3):

绘制多条线时的另一个问题是图例......

【讨论】：

谢谢。这解决了眼前的问题，并迫使我了解我不知道存在的 yield 和 next 语句。但是，如果您需要任意数量的颜色，您会怎么做？例如，假设我有 100 个数据集，每个数据集都需要完全不同（即循环不好）。您将如何生成颜色迭代器？可以不显式编码数据集的数量，这样代码是可扩展的吗？

【解决方案2】：

我有一个类似的情况，我想为多行提供相同的颜色，同时仍然支持任意数量的行，而不需要手动定义它们。这是我想出的生成颜色的函数：

import colorsys

def get_colors(i, total):
    hue = i*(1.0/total)
    dark = [int(x) for x in colorsys.hsv_to_rgb(hue, 1.0, 100)]
    light = [int(x) for x in colorsys.hsv_to_rgb(hue, 1.0, 230)]
    return "#{0:02x}{1:02x}{2:02x}".format(*dark), "#{0:02x}{1:02x}{2:02x}".format(*light)

如您所见，它会在深色和浅色版本中生成具有最大距离的total 颜色。

【讨论】：