增加 matplotlib 颜色循环

Question

有没有一种简单的方法来增加 matplotlib 颜色循环而不深入研究轴内部？

当交互式绘图时，我使用的一个常见模式是：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()
plt.plot(x,y1)
plt.twinx()
plt.plot(x,y2)

plt.twinx() 是为 y1 和 y2 获得不同 y 比例所必需的，但两个图都是使用默认颜色循环中的第一种颜色绘制的，因此需要手动声明每个图的颜色。

必须有一种简写方式来指示第二个绘图增加颜色循环而不是显式给出颜色。当然，为这两个图设置color='b' 或color='r' 很容易，但是当使用像ggplot 这样的自定义样式时，您需要从当前颜色循环中查找颜色代码，这对于交互使用来说很麻烦。

Answer 1

与其他答案类似，但使用 matplotlib 颜色循环器：

import matplotlib.pyplot as plt
from itertools import cycle

prop_cycle = plt.rcParams['axes.prop_cycle']
colors = cycle(prop_cycle.by_key()['color'])
for data in my_data:
    ax.plot(data.x, data.y, color=next(colors))

Answer 2

你可以打电话

ax2._get_lines.get_next_color()

在颜色上推进颜色循环器。不幸的是，这会访问私有属性 ._get_lines，因此这不是官方公共 API 的一部分，也不能保证在未来版本的 matplotlib 中工作。

一种更安全但不太直接的推进颜色循环器的方法是绘制一个空图：

ax2.plot([], [])

---

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(10)
y1 = np.random.randint(10, size=10)
y2 = np.random.randint(10, size=10)*100
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y1, label='first')
ax2 = ax.twinx()
ax2._get_lines.get_next_color()
# ax2.plot([], [])
ax2.plot(x,y2, label='second')

handles1, labels1 = ax.get_legend_handles_labels()
handles2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()
ax.legend(handles1+handles2, labels1+labels2, loc='best')  

plt.show()

Answer 3

Pyplot 中有多种配色方案可用。您可以在 matplotlib 教程Specifying Colors 上阅读更多内容。

来自这些文档：

a "CN" color spec, i.e. 'C' followed by a number, which is an index into the
default property cycle (matplotlib.rcParams['axes.prop_cycle']); the indexing
is intended to occur at rendering time, and defaults to black if the cycle
does not include color.

您可以按如下方式循环浏览配色方案：

fig, ax = plt.subplots()

# Import Python cycling library
from itertools import cycle

# Create a colour code cycler e.g. 'C0', 'C1', etc.
colour_codes = map('C{}'.format, cycle(range(10)))

# Iterate over series, cycling coloour codes
for y in my_data:
    ax.plot(x, y, color=next(color_codes))

这可以通过直接循环 matplotlib.rcParams['axes.prop_cycle'] 来改善。