Я использую matplotlib для создания 2-х строк. Для целей публикации я хотел бы иметь эти сюжеты в черно-белом ( не оттенки серого), и я изо всех сил стараюсь найти для этого неинтрузивное решение.
Gnuplot автоматически изменяет лихие шаблоны для разных строк, что-то похожее на matplotlib?
Ниже я предоставляю функции для преобразования цветной линии на черную линию с уникальным стилем. Мой быстрый тест показал, что после 7 строк цвета повторяются. Если это не так (и я допустил ошибку), то для "константы" COLORMAP в предоставленной процедуре требуется небольшая корректировка.
Здесь процедура и пример:
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")
Это дает следующие два графика:
Первый цвет:
Затем в черно-белом режиме:
Вы можете настроить, как каждый цвет преобразуется в стиль. Если вы просто хотите играть только с тире стилей (-. Vs. - против любого шаблона, который вы хотите), установите COLORMAP соответствующее значение "marker" на None и настройте шаблон "тире", наоборот.
Например, последний цвет в словаре - "k" (для черного); изначально у меня был только штриховой рисунок [1,2,1,10], соответствующий одному изображенному изображению, два нет, один показан, 10 нет, который является шаблоном с точкой-точкой. Затем я прокомментировал это, установив тире (None, None), очень формальный способ сказать сплошную линию и добавил маркер "o" для круга.
Я также установил 'constant' MARKERSIZE, который установит размер каждого маркера, потому что я нашел размер по умолчанию немного большим.
Это, очевидно, не относится к случаю, когда ваши строки уже имеют тире или маркер, но вы можете использовать эти подпрограммы в качестве отправной точки для создания более сложного конвертера. Например, если у вашего оригинального сюжета была красная сплошная линия и красная пунктирная линия, они оба превратились бы в черные штриховые линии с этими подпрограммами. Что-то нужно иметь в виду, когда вы их используете.
import matplotlib.pyplot as plt
from cycler import cycler
monochrome = (cycler('color', ['k']) * cycler('marker', ['', '.']) *
cycler('linestyle', ['-', '--', ':', '=.']))
plt.rc('axes', prop_cycle=monochrome)
В новых matplotlib выпусках появился новый rcParams, а именно 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'])
Для предварительно определенных стилей, доступных plt.style.use(...) или with plt.style.context(...):, prop_cycle эквивалентен традиционному и устаревшему 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']
но объект cycler имеет гораздо больше возможностей, в частности сложный cycler может быть составлен из более простых, ссылаясь на разные свойства, используя + и *, что означает соответственно прореживание и декартово произведение.
Здесь мы импортируем вспомогательную функцию cycler, мы определяем 3 простых cycler, которые ссылаются на разные свойства и, наконец, составляют их, используя декартово произведение
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
Здесь у нас есть два разных (?) комплекса cycler и да, они разные, потому что эта операция некоммутативна, посмотрите
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
Элементарный цикл, который изменяется быстрее, является последним в продукте и т.д., это важно, если нам нужен определенный порядок в стилировании строк.
Как использовать композицию cycler s? С помощью plt.rc или эквивалентным способом изменения rcParams of matplotlib. Например.
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();
Конечно, это всего лишь пример, и OP может смешивать и сопоставлять разные свойства для достижения наиболее приятного визуального вывода.
PS Я забыл упомянуть, что этот подход автоматически обрабатывает образцы строк в поле легенды,
Я сильно использовал Yann-код, но сегодня я прочитал ответ от Могу ли я перебирать стили линий в matplotlib? Итак, теперь я сделаю свои графики BW таким образом
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()
Такие вещи, как plot(x,y,'k-.'), получат черную ('k') точку с пунктирной линией ('-.'). Разве это не то, что вы ищете?