matplotlib - 黑白颜色图（带有破折号、圆点等）

Question

我正在使用 matplotlib 创建二维线图。出于发布的目的，我希望这些图是黑白的（不是灰度），我正在努力寻找一种非侵入性的解决方案。

Gnuplot 自动改变不同线条的虚线模式，matplotlib 是否可以实现类似的功能？

Answer 1

下面我提供了将彩色线条转换为具有独特风格的黑色线条的功能。我的快速测试表明，在 7 行之后，颜色重复。如果不是这种情况（我犯了一个错误），则需要对提供的例程中的“常量”COLORMAP 进行微调。

以下是例程和示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def setAxLinesBW(ax):
    """
    Take each Line2D in the axes, ax, and convert the line style to be 
    suitable for black and white viewing.
    """
    MARKERSIZE = 3

    COLORMAP = {
        'b': {'marker': None, 'dash': (None,None)},
        'g': {'marker': None, 'dash': [5,5]},
        'r': {'marker': None, 'dash': [5,3,1,3]},
        'c': {'marker': None, 'dash': [1,3]},
        'm': {'marker': None, 'dash': [5,2,5,2,5,10]},
        'y': {'marker': None, 'dash': [5,3,1,2,1,10]},
        'k': {'marker': 'o', 'dash': (None,None)} #[1,2,1,10]}
        }


    lines_to_adjust = ax.get_lines()
    try:
        lines_to_adjust += ax.get_legend().get_lines()
    except AttributeError:
        pass

    for line in lines_to_adjust:
        origColor = line.get_color()
        line.set_color('black')
        line.set_dashes(COLORMAP[origColor]['dash'])
        line.set_marker(COLORMAP[origColor]['marker'])
        line.set_markersize(MARKERSIZE)

def setFigLinesBW(fig):
    """
    Take each axes in the figure, and for each line in the axes, make the
    line viewable in black and white.
    """
    for ax in fig.get_axes():
        setAxLinesBW(ax)

xval = np.arange(100)*.01

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(211)

ax.plot(xval,np.cos(2*np.pi*xval))
ax.plot(xval,np.cos(3*np.pi*xval))
ax.plot(xval,np.cos(4*np.pi*xval))
ax.plot(xval,np.cos(5*np.pi*xval))
ax.plot(xval,np.cos(6*np.pi*xval))
ax.plot(xval,np.cos(7*np.pi*xval))
ax.plot(xval,np.cos(8*np.pi*xval))

ax = fig.add_subplot(212)
ax.plot(xval,np.cos(2*np.pi*xval))
ax.plot(xval,np.cos(3*np.pi*xval))
ax.plot(xval,np.cos(4*np.pi*xval))
ax.plot(xval,np.cos(5*np.pi*xval))
ax.plot(xval,np.cos(6*np.pi*xval))
ax.plot(xval,np.cos(7*np.pi*xval))
ax.plot(xval,np.cos(8*np.pi*xval))

fig.savefig("colorDemo.png")
setFigLinesBW(fig)
fig.savefig("bwDemo.png")

这提供了以下两个图： 颜色第一： 然后是黑白的：

您可以调整每种颜色转换为样式的方式。如果您只想使用破折号样式（-. vs. -- vs. 您想要的任何模式），请将COLORMAP 对应的“标记”值设置为None 并调整“破折号”模式，反之亦然反之亦然。

例如，字典中的最后一个颜色是'k'（黑色）；最初我只有一个虚线图案[1,2,1,10]，对应显示一个像素，两个不显示，一个显示，10 个不显示，这是一个点-点-空间图案。然后我将其注释掉，将破折号设置为（无，无），这是一种非常正式的实线表达方式，并添加了标记“o”，表示圆圈。

我还设置了一个'常量'MARKERSIZE，它将设置每个标记的大小，因为我发现默认大小有点大。

这显然不能处理线条已经有破折号或标记模式的情况，但您可以使用这些例程作为起点来构建更复杂的转换器。例如，如果您的原始绘图有一条红色实线和一条红色虚线，则它们都会在这些例程中变成黑色点划线。使用它们时要注意的事项。

Answer 2

TL;DR

import matplotlib.pyplot as plt
from cycler import cycler
monochrome = (cycler('color', ['k']) * cycler('marker', ['', '.']) *
              cycler('linestyle', ['-', '--', ':', '=.']))
plt.rc('axes', prop_cycle=monochrome)
... 

扩展答案

较新的matplotlib 版本引入了一个新的rcParams，即axes.prop_cycle

In [1]: import matplotlib.pyplot as plt

In [2]: plt.rcParams['axes.prop_cycle']
Out[2]: cycler('color', ['b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k'])

对于plt.style.use(...) 或with plt.style.context(...): 提供的预设样式，prop_cycle 等同于传统的并且已弃用 axes.color_cycle

In [3]: plt.rcParams['axes.color_cycle']
/.../__init__.py:892: UserWarning: axes.color_cycle is deprecated and replaced with axes.prop_cycle; please use the latter.
  warnings.warn(self.msg_depr % (key, alt_key))
Out[3]: ['b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k']

但是cycler 对象有更多的可能性，特别是复杂的cycler 可以由更简单的对象组成，指代不同的属性，使用+ 和*，分别表示压缩和笛卡尔积。

这里我们导入 cycler 辅助函数，我们定义了 3 个简单的 cycler 引用不同的属性，最后使用笛卡尔积组合它们

In [4]: from cycler import cycler
In [5]: color_c = cycler('color', ['k'])
In [6]: style_c = cycler('linestyle', ['-', '--', ':', '-.'])
In [7]: markr_c = cycler('marker', ['', '.', 'o'])
In [8]: c_cms = color_c * markr_c * style_c
In [9]: c_csm = color_c * style_c * markr_c

这里我们有两个不同的（？）复数cycler，是的，它们是不同的，因为这个操作是不可交换的，看看

In [10]: for d in c_csm: print('\t'.join(d[k] for k in d))
-               k
-       .       k
-       o       k
--              k
--      .       k
--      o       k
:               k
:       .       k
:       o       k
-.              k
-.      .       k
-.      o       k

In [11]: for d in c_cms: print('\t'.join(d[k] for k in d))
-               k
--              k
:               k
-.              k
-       .       k
--      .       k
:       .       k
-.      .       k
-       o       k
--      o       k
:       o       k
-.      o       k

变化较快的元素周期是产品中的最后一个，等等，如果我们想要线条样式的特定顺序，这一点很重要。

cyclers的组合怎么用？通过plt.rc，或者等效的方式修改matplotlib的rcParams。例如，

In [12]: %matplotlib
Using matplotlib backend: Qt4Agg
In [13]: import numpy as np
In [14]: x = np.linspace(0, 8, 101)
In [15]: y = np.cos(np.arange(7)+x[:,None])
In [16]: plt.rc('axes', prop_cycle=c_cms)
In [17]: plt.plot(x, y);
In [18]: plt.grid();

当然这只是一个例子，OP可以混合搭配不同的属性来达到最赏心悦目的视觉输出。

PS 我忘了提到这种方法会自动处理图例框中的线条样本，

Answer 3

我确实大量使用了 Yann 的代码，但今天我阅读了来自 Can i cycle through line styles in matplotlib 的答案，所以现在我将以这种方式制作我的 BW 图：

import pylab as plt
from itertools import cycle
lines = ["k-","k--","k-.","k:"]
linecycler = cycle(lines)
plt.figure()
for i in range(4):
    x = range(i,i+10)
    plt.plot(range(10),x,next(linecycler))
plt.show()

Answer 4

plot(x,y,'k-.') 之类的东西会产生黑色 ('k') 点划线 ('-.')。这不是你要找的吗？