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如何避免 matplotlib.pyplot 中线条颜色重复？

发布于 2024-11-07 20:43:14 字数 100 浏览 0 评论 0原文

我正在使用 matplotlib.pyplot 比较一些算法结果，但是很难理解发生了什么，因为几条线具有相同的确切颜色。有办法避免这种情况吗？我不认为 pyplot 只有七种颜色，是吗？

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仙女山的月亮 2024-11-14 20:43:14

对于Python 3，从上面的解决方案中您可以使用：

colormap = plt.cm.nipy_spectral
colors = colormap(np.linspace(0, 1, number_of_plots))
ax.set_prop_cycle('color', colors)

或者：

import seaborn as sns
colors = sns.color_palette('hls', number_of_plots)
ax.set_prop_cycle('color', colors)

For Python 3, from the solutions above you can use:

colormap = plt.cm.nipy_spectral
colors = colormap(np.linspace(0, 1, number_of_plots))
ax.set_prop_cycle('color', colors)

or:

import seaborn as sns
colors = sns.color_palette('hls', number_of_plots)
ax.set_prop_cycle('color', colors)

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回忆追雨的时光 2024-11-14 20:43:14

如果您知道要绘制多少个图，最好的办法是在之前定义颜色图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig1 = plt.figure()
ax1 = fig1.add_subplot(111)
number_of_plots=10
colormap = plt.cm.nipy_spectral #I suggest to use nipy_spectral, Set1,Paired
ax1.set_color_cycle([colormap(i) for i in np.linspace(0, 1,number_of_plots)])
for i in range(1,number_of_plots+1):
    ax1.plot(np.array([1,5])*i,label=i)

ax1.legend(loc=2)

使用 nipy_spectral

使用 Set1

The best thing if you know how many plots you are going to plot is to define the colormap before:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig1 = plt.figure()
ax1 = fig1.add_subplot(111)
number_of_plots=10
colormap = plt.cm.nipy_spectral #I suggest to use nipy_spectral, Set1,Paired
ax1.set_color_cycle([colormap(i) for i in np.linspace(0, 1,number_of_plots)])
for i in range(1,number_of_plots+1):
    ax1.plot(np.array([1,5])*i,label=i)

ax1.legend(loc=2)

Using nipy_spectral

Using Set1

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懷念過去 2024-11-14 20:43:14

我还建议使用 Seaborn。使用这个库，可以很容易地生成具有您需要的颜色数量的顺序或定性调色板。还有一个工具可以可视化调色板。例如：

import seaborn as sns

colors = sns.color_palette("hls", 4)
sns.palplot(colors)
plt.savefig("pal1.png")
colors = sns.color_palette("hls", 8)
sns.palplot(colors)
plt.savefig("pal2.png")
colors = sns.color_palette("Set2", 8)
sns.palplot(colors)
plt.savefig("pal3.png")

这些是生成的调色板：

I would also suggest the use of Seaborn. With this library it is very easy to generate sequential or qualitative colour palettes with the number of colours you need. There is also a tool to visualize the palettes. For example:

import seaborn as sns

colors = sns.color_palette("hls", 4)
sns.palplot(colors)
plt.savefig("pal1.png")
colors = sns.color_palette("hls", 8)
sns.palplot(colors)
plt.savefig("pal2.png")
colors = sns.color_palette("Set2", 8)
sns.palplot(colors)
plt.savefig("pal3.png")

These are the resulting palettes: