как использовать cycler в matplotlib? [Дубликат]

Конечно, это будет сделано.

#rainbow

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0,2*np.pi)
ax= plt.subplot(1,1,1)
ax.plot(np.sin(x))
ax.plot(np.cos(x))

rainbow = ax._get_lines.color_cycle
print rainbow
for i, color in enumerate(rainbow):
    if i<10:
        print color,

Дает:

<itertools.cycle object at 0x034CB288>
r c m y k b g r c m

Вот функция itertools, которую matplotlib использует itertools.cycle

Редактировать: Спасибо за комментарий, кажется, что копировать итератор невозможно. Идея состояла бы в том, чтобы сбрасывать полный цикл и отслеживать, какое значение вы используете, позвольте мне вернуться к этому.

Edit2: Allright, это даст вам следующий цвет и сделает новый итератор, который ведет себя так, как будто следующий не был вызван. Это не сохраняет порядок окраски, просто следующее значение цвета, я оставляю это для вас.

Это дает следующий вывод: обратите внимание, что крутизна графика соответствует индексу, например, первый g является самым нижним граф и т. д.

#rainbow

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import collections
import itertools

x = np.linspace(0,2*np.pi)
ax= plt.subplot(1,1,1)


def create_rainbow():
    rainbow = [ax._get_lines.color_cycle.next()]
    while True:
        nextval = ax._get_lines.color_cycle.next()
        if nextval not in rainbow:
            rainbow.append(nextval)
        else:
            return rainbow

def next_color(axis_handle=ax):
    rainbow = create_rainbow()
    double_rainbow = collections.deque(rainbow)
    nextval = ax._get_lines.color_cycle.next()
    double_rainbow.rotate(-1)
    return nextval, itertools.cycle(double_rainbow)


for i in range(1,10):
    nextval, ax._get_lines.color_cycle = next_color(ax)
    print "Next color is: ", nextval
    ax.plot(i*(x))


plt.savefig("SO_rotate_color.png")
plt.show()

Консоль

Next color is:  g
Next color is:  c
Next color is:  y
Next color is:  b
Next color is:  r
Next color is:  m
Next color is:  k
Next color is:  g
Next color is:  c

[/g1]

Я просто хочу добавить, что сказал @Andi выше. Поскольку color_cycle устарел в matplotlib 1.5, вы должны использовать prop_cycler, однако решение Andi (ax._get_lines.prop_cycler.next()['color']) вернуло мне эту ошибку:

AttributeError: 'itertools.cycle' объект не имеет атрибута «next»

Код, который работал для меня, был: next(ax._get_lines.prop_cycler), который на самом деле не за горами исходного ответа @ joe-kington.

Лично я столкнулся с этой проблемой при создании оси doublex (), которая сбросила цветовой цикл. Мне нужно было правильно настроить цвет, потому что я использовал style.use('ggplot'). Может быть, есть более простой / лучший способ сделать это, поэтому не стесняйтесь меня исправлять.

Примечание. В последних версиях matplotlib (> = 1.5) _get_lines изменилось. Теперь вам нужно использовать next(ax._get_lines.prop_cycler)['color'] в Python 2 или 3 (или ax._get_lines.prop_cycler.next()['color'] в Python 2 ), чтобы получить следующий цвет из цветового цикла.

По возможности используйте более прямой подход, показанный в нижней части ответа @ joe-kington. Поскольку _get_lines не обращен к API, в будущем он может снова измениться в обратном порядке.

Поскольку matplotlib использует itertools.cycle, мы можем реально просмотреть весь цикл цвета, а затем восстановить итератор в его предыдущее состояние:

def list_from_cycle(cycle):
    first = next(cycle)
    result = [first]
    for current in cycle:
        if current == first:
            break
        result.append(current)

    # Reset iterator state:
    for current in cycle:
        if current == result[-1]:
            break
    return result

Это должно вернуть список без изменения состояния итератора .

Используйте его с matplotlib> = 1.5:

>>> list_from_cycle(ax._get_lines.prop_cycler)
[{'color': 'r'}, {'color': 'g'}, {'color': 'b'}]

или с matplotlib & lt; 1.5:

>>> list_from_cycle(ax._get_lines.color_cycle)
['r', 'g', 'b']

Вот способ, который работает в 1.5, который, мы надеемся, будет перспективным, поскольку он не полагается на методы, добавленные с подчеркиваниями:

colors = plt.rcParams["axes.prop_cycle"].by_key()["color"]

Это даст вам список цветов, определенных в порядок для настоящего стиля.