Могу ли я перебирать стили линий в matplotlib

Ответ 1

Что-то вроде этого может сделать трюк:

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

Результат:

Ответ 2

Предстоящий matplotlib v1.5 будет обесценивать color_cycle для новой функции prop_cycler: http://matplotlib.org/devdocs/users/whats_new.html?highlight=prop_cycle#added-axes-prop-cycle-key-to-rcparams

plt.rcParams['axes.prop_cycle'] = ("cycler('color', 'rgb') +" "cycler('lw', [1, 2, 3])") Затем идите и создайте свои топоры и сюжеты!

Ответ 3

Если вы хотите, чтобы изменения были автоматическими, вы можете добавить эти две строки в axes.py файл matplotlib: Найдите эту строку:

   self.color_cycle = itertools.cycle(clist)

и добавьте следующую строку под:

   self.line_cycle = itertools.cycle(["-",":","--","-.",])

И найдите строку:

   kw['color'] = self.color_cycle.next()

и добавьте строку:

   kw['linestyle'] = self.line_cycle.next()

Я думаю, вы можете сделать то же самое для маркера.

Ответ 4

здесь несколько примеров использования велосипедистов для разработки наборов стилей

могут быть добавлены велосипедисты для создания композиций (красный с "-", синий с "-",...)

plt.rc('axes', prop_cycle=(cycler('color', list('rbgk')) +
                           cycler('linestyle', ['-', '--', ':', '-.'])))

прямое использование по осям:

ax1.set_prop_cycle(cycler('color', ['c', 'm', 'y', 'k']) +
                   cycler('lw', [1, 2, 3, 4]))

велосипедисты могут быть умножены (http://matplotlib.org/cycler/), чтобы дать более широкий диапазон уникальных стилей

for ax in axarr:
    ax.set_prop_cycle(cycler('color', list('rbgykcm')) *
                      cycler('linestyle', ['-', '--']))

см. также: http://matplotlib.org/examples/color/color_cycle_demo.html

Ответ 5

Я использую код, похожий на этот, для циклического перехода через различные linestyles. По умолчанию цвета повторяются после 7 графиков.

idx = 0
for ds in datasets:
    if idx < 7:
        plot(ds)
    elif idx < 14:
        plot(ds, linestyle='--')
    else:
        plot(ds, linestyle=':')
    idx += 1

Ответ 6

Подобно графикам Авариса, но различным....

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#set linestyles (for-loop method)
colors=('k','y','m','c','b','g','r','#aaaaaa')
linestyles=('-','--','-.',':')
styles=[(color,linestyle) for linestyle in linestyles for color in colors]

#-- sample data
numLines=30
dataXaxis=np.arange(0,10)
dataYaxis=dataXaxis+np.array([np.arange(numLines)]).T


plt.figure(1)

#-----------
# -- array oriented method but I cannot set the line color and styles
# -- without changing Matplotlib code
plt.plot(datax[:,np.newaxis],datay.T)
plt.title('Default linestyles - array oriented programming')
#-----------

#-----------
# -- 'for loop' based approach to enable colors and linestyles to be specified

plt.figure(2)

for num in range(datay.sh![enter image description here][1]ape[0]):
    plt.plot(datax,datay[num,:],color=styles[num][0],ls=styles[num][1])
plt.title('User defined linestyles using for-loop programming')
#-----------

plt.show()

Ответ 7

Я обычно использую комбинацию основных цветов и linestyles для представления разных наборов данных. Предположим, у нас есть 16 наборов данных, каждый из четырех наборов данных, принадлежащих какой-либо группе (имеющей некоторое общее свойство), тогда легко визуализировать, когда мы представляем каждую группу с общим цветом, но ее элементы с разными стилями линий.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

models=['00','01', '02', '03', '04', '05', '06', '07', '08', '09', '10',\
    '11', '12', '13', '14', '15', '16']

fig = plt.figure()
ax  = fig.add_subplot(111)

x = np.linspace(-1,1,100)
y = np.sin(x)

clrs_list=['k','b','g','r'] # list of basic colors
styl_list=['-','--','-.',':'] # list of basic linestyles

for i in range(0,16):
    clrr=clrs_list[i // 4]
    styl=styl_list[i % 4]
    modl=models[i+1]
    frac=(i+1)/10.0
    ax.plot(x,y+frac,label=modl,color=clrr,ls=styl)

plt.legend()
plt.show()