【问题标题】：How to get different colored lines for different plots in a single figure?如何在单个图中为不同的图获得不同的颜色线？
【发布时间】：2011-06-15 20:35:53
【问题描述】：

我正在使用matplotlib 创建绘图。我必须用 Python 自动生成的不同颜色识别每个图。

你能不能给我一个方法，在同一个图中为不同的图放置不同的颜色？

【问题讨论】：

标签： python colors matplotlib

【解决方案1】：

Matplotlib 默认会这样做。

例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(10)

plt.plot(x, x)
plt.plot(x, 2 * x)
plt.plot(x, 3 * x)
plt.plot(x, 4 * x)
plt.show()

而且，您可能已经知道，您可以轻松添加图例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(10)

plt.plot(x, x)
plt.plot(x, 2 * x)
plt.plot(x, 3 * x)
plt.plot(x, 4 * x)

plt.legend(['y = x', 'y = 2x', 'y = 3x', 'y = 4x'], loc='upper left')

plt.show()

如果你想控制循环的颜色：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(10)

plt.gca().set_color_cycle(['red', 'green', 'blue', 'yellow'])

plt.plot(x, x)
plt.plot(x, 2 * x)
plt.plot(x, 3 * x)
plt.plot(x, 4 * x)

plt.legend(['y = x', 'y = 2x', 'y = 3x', 'y = 4x'], loc='upper left')

plt.show()

如果你不熟悉 matplotlib，the tutorial is a good place to start。

编辑：

首先，如果您想在一个图形上绘制很多 (>5) 事物，则：

将它们放在不同的图上（考虑在一个图上使用几个子图），或者
使用颜色以外的东西（即标记样式或线条粗细）来区分它们。

否则，您将得到一个非常混乱的情节！善待那些将要阅读您正在做的任何事情的人，不要试图将 15 种不同的东西塞进一个人物！

除此之外，许多人都有不同程度的色盲，而且对于更多的人来说，区分众多细微不同的颜色比您可能意识到的还要困难。

话虽如此，如果您真的想在一个轴上放置 20 条线，并使用 20 种相对不同的颜色，这里有一种方法：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

num_plots = 20

# Have a look at the colormaps here and decide which one you'd like:
# http://matplotlib.org/1.2.1/examples/pylab_examples/show_colormaps.html
colormap = plt.cm.gist_ncar
plt.gca().set_prop_cycle(plt.cycler('color', plt.cm.jet(np.linspace(0, 1, num_plots))))

# Plot several different functions...
x = np.arange(10)
labels = []
for i in range(1, num_plots + 1):
    plt.plot(x, i * x + 5 * i)
    labels.append(r'$y = %ix + %i$' % (i, 5*i))

# I'm basically just demonstrating several different legend options here...
plt.legend(labels, ncol=4, loc='upper center', 
           bbox_to_anchor=[0.5, 1.1], 
           columnspacing=1.0, labelspacing=0.0,
           handletextpad=0.0, handlelength=1.5,
           fancybox=True, shadow=True)

plt.show()

【讨论】：

请注意最后一个示例，在较新版本的 matplotlib 中，set_color_cycle 已被弃用，因此该行应为 plt.gca().set_prop_cycle(plt.cycler('color', plt.cm.jet(np.linspace(0, 1, num_plots))))，只需更改 plt.cm.YOUR_PREFERED_COLOR_MAP 以满足您的需要。跨度>
@JoeKington: 讲解很精彩，非常感谢
这很棒。有没有办法让它们互动？例如在 R 中，我将 ggplot 转换为 ggplotly()，并且绘图变为 html 交互
我确信 OP 知道 Matplotlib 在单个图中（在单个 axes 中）适当地为不同的曲线着色，并询问在不同的图中改变单条线的颜色（不同 @ 987654334@)...也就是说，对一个重要问题的出色回答（可能与 OP 所问的不同，但没有人知道，因为他们问了这个问题并消失了！）- +1

【解决方案2】：

稍后设置

如果您不知道要绘制的图的数量，您可以在绘制它们后更改颜色，使用 .lines 直接从图中检索数字，我使用此解决方案：

一些随机数据

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig1 = plt.figure()
ax1 = fig1.add_subplot(111)


for i in range(1,15):
    ax1.plot(np.array([1,5])*i,label=i)

你需要的一段代码：

colormap = plt.cm.gist_ncar #nipy_spectral, Set1,Paired   
colors = [colormap(i) for i in np.linspace(0, 1,len(ax1.lines))]
for i,j in enumerate(ax1.lines):
    j.set_color(colors[i])
  

ax1.legend(loc=2)

结果如下：

【讨论】：

【解决方案3】：

TL;DR不，它不能自动完成。是的，有可能。

import matplotlib.pyplot as plt
my_colors = plt.rcParams['axes.prop_cycle']() # <<< note that we CALL the prop_cycle
fig, axes = plt.subplots(2,3)
for ax in axes.flatten(): ax.plot((0,1), (0,1), **next(my_colors))

图 (figure) 中的每个图 (axes) 都有自己的颜色循环——如果您不为每个图强制使用不同的颜色，所有图共享相同的颜色顺序，但是，如果我们拉伸一点“自动”的意思，可以做到。

OP 写的

[...] 我必须用 [Matplotlib] 自动生成的不同颜色识别每个图。

但是... Matplotlib 会自动为每条不同的曲线生成不同的颜色

In [10]: import numpy as np
    ...: import matplotlib.pyplot as plt

In [11]: plt.plot((0,1), (0,1), (1,2), (1,0));
Out[11]:

那么为什么是 OP 请求呢？如果我们继续阅读，我们有

你能不能给我一个方法，在同一个图中为不同的情节设置不同的颜色？

这是有道理的，因为每个图（用 Matplotlib 的说法是每个 axes）都有自己的 color_cycle（或者更确切地说，在 2018 年，它的 prop_cycle）并且每个图（axes）都重复使用相同的颜色顺序相同。

In [12]: fig, axes = plt.subplots(2,3)

In [13]: for ax in axes.flatten():
    ...:     ax.plot((0,1), (0,1))

如果这是原始问题的含义，一种可能性是为每个图明确命名不同的颜色。

如果图（经常发生）是在循环中生成的，我们必须有一个额外的循环变量来覆盖 Matplotlib 选择的颜色自动。

In [14]: fig, axes = plt.subplots(2,3)

In [15]: for ax, short_color_name in zip(axes.flatten(), 'brgkyc'):
    ...:     ax.plot((0,1), (0,1), short_color_name)

另一种可能性是实例化循环器对象

from cycler import cycler
my_cycler = cycler('color', ['k', 'r']) * cycler('linewidth', [1., 1.5, 2.])
actual_cycler = my_cycler()

fig, axes = plt.subplots(2,3)
for ax in axes.flat:
    ax.plot((0,1), (0,1), **next(actual_cycler))

注意type(my_cycler) 是cycler.Cycler 但type(actual_cycler) 是itertools.cycle。

【讨论】：

【解决方案4】：

我想对上一篇文章中给出的最后一个循环答案进行小幅改进（该帖子是正确的，仍应被接受）。标记最后一个示例时的隐含假设是 plt.label(LIST) 将标签编号 X 放入 LIST 中，对应于第 X 次调用 plot 的行。我以前遇到过这种方法的问题。根据 matplotlibs 文档 (http://matplotlib.org/users/legend_guide.html#adjusting-the-order-of-legend-item) 构建图例和自定义标签的推荐方法是让标签与您认为的确切图一致：

...
# Plot several different functions...
labels = []
plotHandles = []
for i in range(1, num_plots + 1):
    x, = plt.plot(some x vector, some y vector) #need the ',' per ** below
    plotHandles.append(x)
    labels.append(some label)
plt.legend(plotHandles, labels, 'upper left',ncol=1)

**：Matplotlib Legends not working

【讨论】：

仅供参考：您也可以使用“label”kwarg 进行绘图，然后调用 legend 而无需任何参数。

【解决方案5】：

Matplot 用不同的颜色为你的绘图着色，但如果你想使用特定的颜色

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
            
    x = np.arange(10)
            
    plt.plot(x, x)
    plt.plot(x, 2 * x,color='blue')
    plt.plot(x, 3 * x,color='red')
    plt.plot(x, 4 * x,color='green')
    plt.show()

【讨论】：

【解决方案6】：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from skspatial.objects import Line, Vector

for count in range(0,len(LineList),1):
        Line_Color = np.random.rand(3,)
        Line(StartPoint,EndPoint)).plot_3d(ax,c="Line"+str(count),label="Line"+str(count))


plt.legend(loc='lower left')
plt.show(block=True)

以上代码可能会帮助您以随机方式添加具有不同颜色的 3D 线条。您的彩色线条也可以在 label="..." 参数中提到的图例的帮助下被引用。

【讨论】：