Matplotlib：事后更改颜色图答案

【问题标题】：Matplotlib: change colormap after the factMatplotlib：事后更改颜色图
【发布时间】：2013-12-01 04:17:33
【问题描述】：

我正在绘制微分方程求解器（边界值问题）的进度图。每次迭代都会产生一组完整的函数评估 f(x)，然后可以针对 x 进行绘制。在达到收敛之前，每个图（假设）都比上一个更接近正确的解决方案。顺序颜色图用于使较早的图形褪色，使较晚的图形饱和。

当迭代次数预先确定时，这可以正常工作：

import matplotlib.pyplot as plt

ax = plt.subplot(111)
cm = plt.get_cmap('OrRd')
ax.set_color_cycle([cm(1.*i/(iter+1)) for i in range(1,iter+2)]) 

ax.plot(x,y)
for k in range(iter):
    # iterative solve 
    ax.plot(x,y)

但是，如果我使用收敛标准而不是预先确定的迭代次数，我将无法事先set_color_cycle。并且将该行放在循环之后不起作用。

我知道只有在达到收敛后才能存储我的中间结果和绘图，但这让我觉得很笨拙，因为除了在绘图上看到它们之外，我真的对所有中间结果没有用处。

所以这是我的问题： 1. 绘制后如何更改现有图形的颜色图？（这在 MATLAB 中很容易。） 2. 我如何在不干扰第一个集合的情况下在同一个图上 对另一个图形集合做同样的事情（例如，从不同的初始猜测，收敛到不同的解决方案），以便两个颜色图区分彼此的收藏。（这在问题 1 的答案中应该很明显，但以防万一。）

非常感谢。

【问题讨论】：

标签： python colors matplotlib plot

【解决方案1】：

您可以考虑的一个技巧是，您可以使用透明度低于 100% 的黑色叠加层来“淡化”过去的绘图，而不是尝试在绘图后更改颜色值，例如10% 的 alpha 会依次降低每个过去绘图的亮度。

【讨论】：

【解决方案2】：

使用update_colors() 更新所有行的颜色：

import pylab as pl
import numpy as np
cm = pl.get_cmap('OrRd')

x = np.linspace(0, 1, 100)

def update_colors(ax):
    lines = ax.lines
    colors = cm(np.linspace(0, 1, len(lines)))
    for line, c in zip(lines, colors):
        line.set_color(c)

fig, ax = pl.subplots()
for i in range(10):
    ax.plot(x, x**(1+i*0.1))
    update_colors(ax)

【讨论】：

太棒了。可以轻松修改该函数以将行数和颜色图作为选项，这解决了我的第二个问题。快速跟进，import pylab as pl 和import matplotlib.pyplot as plt 之间有什么实际区别吗？谢谢。
不错的解决方案。不幸的是，如果绘图已经有一个现有的图例，这也不会改变图例中相应条目的颜色。是否可以扩展方法以更改图例条目的颜色？
@bluenote10 在颜色更新后致电ax.legend()。

【解决方案3】：

您也可以使用plt.set_cmap，参见here 或（更详细地说，向下滚动）here：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(np.random.random((10,10)), cmap='magma')
plt.colorbar()
plt.set_cmap('viridis')

【讨论】：