如何在 matplotlib 绘图循环中为标记和线条设置相同的颜色？

Question

我必须通过创建循环来使用 matplotlib 绘制多条线和标记，并且我已经在 matplolibrc 参数文件中设置了轴颜色循环。在循环的每个循环中，都会创建一组标记和线条（线条由单独的命令创建）。但是标记和线条颜色根据轴颜色周期而有所不同。我希望每次循环运行时，标记和线条的颜色与该循环的颜色相同。

我已经包含了可重现的代码：

import numpy as np
import itertools
import matplotlib.pyplot as plt
m = 5
n = 5
x = np.zeros(shape=(m, n))
plt.figure(figsize=(5.15, 5.15))
plt.clf()
plt.subplot(111)
marker = itertools.cycle(('o', 'v', '^', '<', '>', 's', '8', 'p'))
for i in range(1, n):
    x = np.dot(i, [1, 1.1, 1.2, 1.3])
    y = x ** 2
    plt.plot(x, y, linestyle='', markeredgecolor='none', marker=marker.next())
    plt.plot(x, y, linestyle='-')
plt.ylabel(r'\textit{y}', labelpad=6)
plt.xlabel(r'\textit{x}', labelpad=6)
plt.show()

使用此代码，我得到的输出是：

我需要在其范围内绘制的标记和线条具有相同的颜色。在matplotlib中怎么做？

Answer 1

我提出了两种方法。第一个可能更干净：它循环一次，在每个循环中，获取下一个颜色，然后使用该颜色执行两个绘图命令。在第二个中，它循环并完成所有标记，然后重置颜色并再次循环并完成线条。

第一种方法

直接访问颜色循环。如果 matplotlib 1.5 或更高版本使用color=next(ax._get_lines.prop_cycler)['color']。否则color=next(ax._get_lines.color_cycle):

import numpy as np
import itertools
import matplotlib.pyplot as plt
m = 5
n = 5
x = np.zeros(shape=(m, n))
plt.figure(figsize=(5.15, 5.15))
plt.clf()
plt.subplot(111)
marker = itertools.cycle(('o', 'v', '^', '<', '>', 's', '8', 'p'))

ax = plt.gca()
for i in range(1, n):
    x = np.dot(i, [1, 1.1, 1.2, 1.3])
    y = x ** 2
    #
    #for matplotlib before 1.5, use
    #color = next(ax._get_lines.color_cycle)
    #instead of next line (thanks to Jon Loveday for the update)
    #
    color = next(ax._get_lines.prop_cycler)['color']
    plt.plot(x, y, linestyle='', markeredgecolor='none', marker=marker.next(), color=color)
    plt.plot(x, y, linestyle='-', color = color)
plt.ylabel(r'$y$', labelpad=6)
plt.xlabel(r'$x$', labelpad=6)
plt.savefig('test2.png')

另外，请注意我将您的 \textit{y} 更改为 $y$。通常你实际上想要数学字体而不是斜体。

第二种方法

如果您不想将颜色作为参数发送，您可以重置颜色循环并循环两次。在这里，我在第一个循环之前重置它，然后在第二个循环之前再次重置它，以确保它从同一个地方开始。

import numpy as np
import itertools
import matplotlib.pyplot as plt
m = 5
n = 5
x = np.zeros(shape=(m, n))
plt.figure(figsize=(5.15, 5.15))
plt.clf()
plt.subplot(111)
marker = itertools.cycle(('o', 'v', '^', '<', '>', 's', '8', 'p'))

plt.gca().set_prop_cycle(None) #if matplotlib <1.5 use set_color_cycle
for i in range(1, n):
    x = np.dot(i, [1, 1.1, 1.2, 1.3])
    y = x ** 2
    plt.plot(x, y, linestyle='', markeredgecolor='none', marker=marker.next())
plt.gca().set_prop_cycle(None)
for i in range(1, n):
    x = np.dot(i, [1, 1.1, 1.2, 1.3])
    y = x ** 2
    plt.plot(x, y, linestyle='-')
plt.ylabel(r'$y$', labelpad=6)
plt.xlabel(r'$x$', labelpad=6)
plt.savefig('test.png')

Answer 2

请注意，从 matplotlib 1.5 开始，color_cycle 已被 prop_cycler 取代。那么第一个选项需要：

color = next(ax._get_lines.prop_cycler)['color']

Answer 3

请注意，在 Python 3.x 中删除了 iter.next()，如 this question 中所述。如果您在接受的答案中运行示例，您将收到 AttributeError:

'itertools.cycle' object has no attribute 'next'

对于这两个例子，这可以通过替换来解决：

marker=marker.next()

在 plt.plot() 中

marker=next(marker)