获取默认线条颜色循环

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最佳答案

在 matplotlib 版本 > = 1.5中，可以打印名为 axes.prop_cycle的 rcParam:

print(plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color'])


# [u'#1f77b4', u'#ff7f0e', u'#2ca02c', u'#d62728', u'#9467bd', u'#8c564b', u'#e377c2', u'#7f7f7f', u'#bcbd22', u'#17becf']

或者类似地，在 python2中:

print plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']

在 < 1.5版本中，这被称为 color_cycle:

print plt.rcParams['axes.color_cycle']


# [u'b', u'g', u'r', u'c', u'm', u'y', u'k']

请注意，在版本2.0.0 http://matplotlib.org/users/dflt_style_changes.html#colors-in-default-property-cycle中默认的颜色周期发生了变化

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通常，不需要从任何地方获得默认颜色循环，因为它是默认颜色循环，所以只要使用它就足够了。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


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


t = np.arange(5)


for i in range(4):
line, = ax.plot(t,i*(t+1), linestyle = '-')
ax.plot(t,i*(t+1)+.3,color = line.get_color(), linestyle = ':')


plt.show()

如果你想使用的默认颜色周期不同的东西，当然有几个选项。

“ tab10”颜色图

首先应该提到的是，"tab10"颜色图包含来自默认颜色周期的颜色，您可以通过 cmap = plt.get_cmap("tab10")获得它。

因此，相等于上述的

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


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


t = np.arange(5)
cmap = plt.get_cmap("tab10")
for i in range(4):
ax.plot(t,i*(t+1),   color=cmap(i), linestyle = '-')
ax.plot(t,i*(t+1)+.3,color=cmap(i), linestyle = ':')


plt.show()

色彩循环中的颜色

也可以直接使用颜色循环器 cycle = plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']。这给出了带有循环中的颜色的 list，您可以使用它来迭代。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


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


t = np.arange(5)
cycle = plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']


for i in range(4):
ax.plot(t,i*(t+1),   color=cycle[i], linestyle = '-')
ax.plot(t,i*(t+1)+.3,color=cycle[i], linestyle = ':')


plt.show()

`CN`符号

最后，CN符号允许获得颜色循环的 N颜色，即 color="C{}".format(i)。然而，这只适用于前10种颜色(N in [0,1,...9])

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


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


t = np.arange(5)


for i in range(4):
ax.plot(t,i*(t+1),   color="C{}".format(i), linestyle = '-')
ax.plot(t,i*(t+1)+.3,color="C{}".format(i), linestyle = ':')


plt.show()

这里提供的所有代码生成相同的图。

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如果你正在寻找一个快速的一行程序来获得 matplotlib 使用的 RGB 颜色，这里是:

>>> import matplotlib; print('\n'.join([str(matplotlib.colors.to_rgb(c)) for c in matplotlib.pyplot.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']]))
(0.12156862745098039, 0.4666666666666667, 0.7058823529411765)
(1.0, 0.4980392156862745, 0.054901960784313725)
(0.17254901960784313, 0.6274509803921569, 0.17254901960784313)
(0.8392156862745098, 0.15294117647058825, 0.1568627450980392)
(0.5803921568627451, 0.403921568627451, 0.7411764705882353)
(0.5490196078431373, 0.33725490196078434, 0.29411764705882354)
(0.8901960784313725, 0.4666666666666667, 0.7607843137254902)
(0.4980392156862745, 0.4980392156862745, 0.4980392156862745)
(0.7372549019607844, 0.7411764705882353, 0.13333333333333333)
(0.09019607843137255, 0.7450980392156863, 0.8117647058823529)

或 uint8:

import matplotlib; print('\n'.join([str(tuple(int(round(v*255)) for v in matplotlib.colors.to_rgb(c))) for c in matplotlib.pyplot.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']]))
(31, 119, 180)
(255, 127, 14)
(44, 160, 44)
(214, 39, 40)
(148, 103, 189)
(140, 86, 75)
(227, 119, 194)
(127, 127, 127)
(188, 189, 34)
(23, 190, 207)

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重新审视 CN 符号

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