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引用 3楼 -
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通常，不需要从任何地方获取默认颜色循环，因为它是默认的，所以只需使用它就足够了。
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()
如果你想将 默认 颜色循环用于其他用途，当然有几种选择。
\'tab10\' 色彩图
首先应该提到的是，
"tab10"颜色图包含默认颜色循环中的颜色，您可以通过以下方式获取它cmap = plt.get_cmap("tab10").因此，与上述等价的是
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()来自颜色循环的颜色
您也可以直接使用颜色循环器
cycle = plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']。这将给出循环中的颜色列表，您可以使用它进行迭代。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()符号
CN最后，
CN符号允许获取N颜色循环的第 1 种颜色，color="C{}".format(i)。但这仅适用于前 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()此处呈现的所有代码均产生相同的图。
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引用 7楼 -
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引用 9楼 -
重新审视 CN 符号
我想谈谈 Matplotlib 的一个新发展。在之前的回答中，我们读到
最后，
CN符号允许获取N颜色循环的第 1 种颜色，color="C{}".format(i)。但这仅适用于前 10 种颜色（N in [0,1,...9])但
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt t = np.linspace(0,6.28, 629) for N in (1, 2): C0N, C1N = 'C%d'%(N), 'C%d'%(N+10) plt.plot(t, N*np.sin(t), c=C0N, ls='-', label='c='+C0N) plt.plot(t, N*np.cos(t), c=C1N, ls='--', label='c='+C1N) plt.legend() ; plt.grid() ; plt.show()给出
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引用 12楼 -
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