Matplotlib 中的颜色循环
在本教程中,我们将介绍颜色循环,并了解如何借助 matplotlib 中的颜色循环获取和设置颜色属性。
在 Matplotlib 中使用颜色循环获取和设置颜色属性
当我们处理大量数据时,我们会绘制多条线,因此我们需要显示特定的颜色图。但是 Matplotlib 显示有其特定的颜色轨迹,那么我们如何更改它呢?
根据 Matplotlib 文档,我们不能使用面向用户
(又名公共
)来访问底层迭代器。我们只能通过私人
方法访问它。
但是,如果不更改迭代器,我们将无法获得它的状态。
我们可以用不同的方式设置颜色或属性循环。但是,在使用 public-facing
方法时,我们无法访问可迭代对象。
不过,我们可以通过创建轴对象并使用 _get_lines
辅助类实例来访问它。ax._get_lines
令人困惑,但幕后机制允许 plot 命令处理所有可以调用图的奇怪和多样的方式。
除其他外,它可以跟踪自动分配的颜色。同样,ax._get_patches_for_fill
方法控制循环通过默认填充颜色和补丁属性。
我们有一个用于处理颜色循环迭代中的线条的属性,称为 ax._get_lines.color_cycle
和用于处理补丁的 ax._get_patches_for_fill.color_cycle
。
Matplotlib 1.5 及更高版本已更改为使用 Cycler
库。我们可以使用名为 prop_cycler
的迭代来代替 color_cycle
、属性的 dict
,或者在我们的程序中仅使用颜色。
但是我们看不到迭代器的状态,因为我们可以使用裸迭代器对象轻松获得以下项目。
next_color = next(color_cycle)
next_color
指定我们要在绘图中显示的下一种颜色。按照设计,如果不更改迭代器,我们将无法获得它的状态。
在 Matplotlib 1.5 或更高版本中,我们可以访问 cycler
对象以在程序的当前状态下使用。由于 cycler
对象不可访问(公开或私下),只有 itertools
。
但是,可以访问从 cycler
对象创建的循环实例。所以,没有办法获得颜色或属性 cycler
;因此,我们使用 fill_between
。
相反,我们可以匹配之前绘制的项目的颜色。最好在绘图属性上设置新项目的颜色,而不是确定颜色或属性。
示例 1:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plot
def custom_plot(x,y,**kwargs):
ax=kwargs.pop("ax",plot.gca())
base_line,=ax.plot(x,y,**kwargs)
ax.fill_between(x,0.9*y,1.1*y,facecolor=base_line.get_color(),alpha=0.5)
x=np.linspace(0,1,10)
custom_plot(x,x)
custom_plot(x,x*2)
custom_plot(x,x-x,color="yellow",lw=3)
plot.show()
输出:
以下示例允许我们在使用颜色循环时在绘图中设置默认颜色。
示例 2:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plot
import matplotlib as mpl
# Takes key value pair to set default cycle color
mpl.rcParams["axes.prop_cycle"]=mpl.cycler(color=["b","r","r"])
x1=np.linspace(0,20,100)
fig,axes=plot.subplots(nrows=2)
for i in range(10):
axes[0].plot(x1,i*(x1*10)**2) # create a plot on zero axis
for j in range(10):
axes[1].plot(x1,j* np.cos(x1)) # # create second plot on 1 axis
plot.show()
输出:
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