Używam matplotlibdo tworzenia fabuł. Muszę zidentyfikować każdy wykres innym kolorem, który powinien zostać automatycznie wygenerowany przez Python.

Czy możesz mi podać metodę umieszczania różnych kolorów dla różnych wykresów na tej samej figurze?

Matplotlib robi to domyślnie.

Na przykład:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(10)

plt.plot(x, x)
plt.plot(x, 2 * x)
plt.plot(x, 3 * x)
plt.plot(x, 4 * x)
plt.show()

Jak już zapewne wiesz, możesz łatwo dodać legendę:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(10)

plt.plot(x, x)
plt.plot(x, 2 * x)
plt.plot(x, 3 * x)
plt.plot(x, 4 * x)

plt.legend(['y = x', 'y = 2x', 'y = 3x', 'y = 4x'], loc='upper left')

plt.show()

Jeśli chcesz kontrolować kolory, które będą przełączane:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(10)

plt.gca().set_color_cycle(['red', 'green', 'blue', 'yellow'])

plt.plot(x, x)
plt.plot(x, 2 * x)
plt.plot(x, 3 * x)
plt.plot(x, 4 * x)

plt.legend(['y = x', 'y = 2x', 'y = 3x', 'y = 4x'], loc='upper left')

plt.show()

Jeśli nie znasz Matplotlib, samouczek jest dobrym miejscem do rozpoczęcia .

Edytować:

Po pierwsze, jeśli masz dużo (> 5) rzeczy, które chcesz narysować na jednej figurze, albo:

1. Umieść je na różnych wykresach (rozważ użycie kilku podplotów na jednej figurze) lub
2. Użyj czegoś innego niż kolor (np. Style znaczników lub grubość linii), aby je rozróżnić.

W przeciwnym razie skończysz z bardzo niechlujną fabułą! Bądź miły dla każdego, kto kiedykolwiek przeczyta cokolwiek robisz i nie próbuj wrzucać 15 różnych rzeczy do jednej postaci !!

Poza tym wiele osób jest w różnym stopniu ślepych na kolory, a rozróżnienie między wieloma subtelnie różnymi kolorami jest trudniejsze dla większej liczby osób, niż możesz sobie wyobrazić.

To powiedziawszy, jeśli naprawdę chcesz umieścić 20 linii na jednej osi w 20 stosunkowo różnych kolorach, oto jeden ze sposobów, aby to zrobić:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

num_plots = 20

# Have a look at the colormaps here and decide which one you'd like:
# http://matplotlib.org/1.2.1/examples/pylab_examples/show_colormaps.html
colormap = plt.cm.gist_ncar
plt.gca().set_prop_cycle(plt.cycler('color', plt.cm.jet(np.linspace(0, 1, num_plots))))

# Plot several different functions...
x = np.arange(10)
labels = []
for i in range(1, num_plots + 1):
    plt.plot(x, i * x + 5 * i)
    labels.append(r'$y = %ix + %i$' % (i, 5*i))

# I'm basically just demonstrating several different legend options here...
plt.legend(labels, ncol=4, loc='upper center', 
           bbox_to_anchor=[0.5, 1.1], 
           columnspacing=1.0, labelspacing=0.0,
           handletextpad=0.0, handlelength=1.5,
           fancybox=True, shadow=True)

plt.show()

Ustawianie ich później

Jeśli nie znasz liczby działek, które zamierzasz wydrukować, możesz zmienić kolory po ich wykreśleniu, pobierając liczbę bezpośrednio z wykresu .lines, używając tego rozwiązania:

Niektóre losowe dane

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig1 = plt.figure()
ax1 = fig1.add_subplot(111)


for i in range(1,15):
    ax1.plot(np.array([1,5])*i,label=i)

Potrzebny fragment kodu:

colormap = plt.cm.gist_ncar #nipy_spectral, Set1,Paired   
colors = [colormap(i) for i in np.linspace(0, 1,len(ax1.lines))]
for i,j in enumerate(ax1.lines):
    j.set_color(colors[i])
  

ax1.legend(loc=2)

Wynik jest następujący:

TL; DR Nie, nie można tego zrobić automatycznie . Tak to mozliwe.

import matplotlib.pyplot as plt
my_colors = plt.rcParams['axes.prop_cycle']() # <<< note that we CALL the prop_cycle
fig, axes = plt.subplots(2,3)
for ax in axes.flatten(): ax.plot((0,1), (0,1), **next(my_colors))

Każdy wykres ( axes) na rysunku ( figure) ma swój własny cykl kolorów - jeśli nie wymusisz innego koloru dla każdego wykresu, wszystkie wykresy mają tę samą kolejność kolorów, ale jeśli rozciągniemy nieco, co oznacza „automatycznie” , to może być zrobione.

OP napisał

[...] Muszę zidentyfikować każdy wykres innym kolorem, który powinien zostać automatycznie wygenerowany przez [Matplotlib].

Ale ... Matplotlib automatycznie generuje różne kolory dla każdej innej krzywej

In [10]: import numpy as np
    ...: import matplotlib.pyplot as plt

In [11]: plt.plot((0,1), (0,1), (1,2), (1,0));
Out[11]:

Dlaczego więc wniosek OP? Jeśli nadal czytamy, to mamy

Czy możesz mi podać metodę umieszczania różnych kolorów dla różnych wykresów na tej samej figurze?

i ma to sens, ponieważ każda fabuła (każda axesw języku Matplotlib) ma swoją color_cycle(a raczej w 2018 r. swoją prop_cycle), a każda fabuła ( axes) ponownie używa tych samych kolorów w tej samej kolejności.

In [12]: fig, axes = plt.subplots(2,3)

In [13]: for ax in axes.flatten():
    ...:     ax.plot((0,1), (0,1))

Jeśli takie jest znaczenie pierwotnego pytania, jedną z możliwości jest wyraźne nazwanie innego koloru dla każdej działki.

Jeśli wykresy (jak to często bywa) są generowane w pętli, musimy mieć dodatkową zmienną pętli, aby zastąpić kolor automatycznie wybrany przez Matplotlib.

In [14]: fig, axes = plt.subplots(2,3)

In [15]: for ax, short_color_name in zip(axes.flatten(), 'brgkyc'):
    ...:     ax.plot((0,1), (0,1), short_color_name)

Inną możliwością jest utworzenie obiektu cyklicznego

from cycler import cycler
my_cycler = cycler('color', ['k', 'r']) * cycler('linewidth', [1., 1.5, 2.])
actual_cycler = my_cycler()

fig, axes = plt.subplots(2,3)
for ax in axes.flat:
    ax.plot((0,1), (0,1), **next(actual_cycler))

Zauważ, że type(my_cycler)jest, cycler.Cyclerale type(actual_cycler)jest itertools.cycle.

Chciałbym zaoferować niewielką poprawę w stosunku do ostatniej odpowiedzi w pętli podanej w poprzednim poście (ten post jest poprawny i nadal powinien zostać zaakceptowany). Domniemane założenie przyjęte podczas etykietowania ostatniego przykładu jest takie, że plt.label(LIST)wstawia numer X LISTlinii z linią odpowiadającą X plotwywołaniu czasu . Wcześniej miałem takie problemy. Zalecanym sposobem budowania legend i dostosowywania ich etykiet na podstawie dokumentacji matplotlibs ( http://matplotlib.org/users/legend_guide.html#adjusting-the-order-of-legend-item ) jest ciepłe poczucie, że etykiety idą wraz z dokładnymi działkami, które według nich wykonują:

...
# Plot several different functions...
labels = []
plotHandles = []
for i in range(1, num_plots + 1):
    x, = plt.plot(some x vector, some y vector) #need the ',' per ** below
    plotHandles.append(x)
    labels.append(some label)
plt.legend(plotHandles, labels, 'upper left',ncol=1)

**: Matplotlib Legends nie działa