plt.set_cmap
将设置a colormap
用于例如图像绘图中.由于您只是绘制线条,因此不会影响您的情节.
使用时绘图plt.plot
可以提供一个color
关键字参数,用于选择线条的颜色,如下所示.
# ... plt.plot(x,y, color='black') plt.plot(x,y1, color='pink') plt.plot(x,y2, color='green') plt.show()
或者,您可以使用选项设置新的颜色循环ax.set_color_cycle()
,这样您可以选择在添加新绘图时颜色的变化,并有效地创建与之前相同的图形.请参阅此处获取演示.
# ... plt.gca().set_color_cycle(['black', 'pink', 'green']) plt.plot(x,y) plt.plot(x,y1) plt.plot(x,y2) plt.show()
最后,如果您想从现有的色彩映射中获取颜色列表,那么您可以使用以下代码将它们线性间隔开.色图本身由matplotlib.pyplot.cm.
.给出.通过在0和1之间传递10个等间距的数字作为参数,您可以得到10个等间距的颜色.
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(-np.pi,np.pi,101) y=np.sin(x)+np.sin(3*x)/3 y1=np.sin(x)+np.sin(2*x)/3 y2=np.sin(x)+np.sin(3*x)/2 colors = plt.cm.hot(np.linspace(0,1,10)) plt.gca().set_color_cycle(colors) plt.plot(x,y) plt.plot(x,y1) plt.plot(x,y2) plt.show()
plt.set_cmap
将设置a colormap
用于例如图像绘图中.由于您只是绘制线条,因此不会影响您的情节.
使用时绘图plt.plot
可以提供一个color
关键字参数,用于选择线条的颜色,如下所示.
# ... plt.plot(x,y, color='black') plt.plot(x,y1, color='pink') plt.plot(x,y2, color='green') plt.show()
或者,您可以使用选项设置新的颜色循环ax.set_color_cycle()
,这样您可以选择在添加新绘图时颜色的变化,并有效地创建与之前相同的图形.请参阅此处获取演示.
# ... plt.gca().set_color_cycle(['black', 'pink', 'green']) plt.plot(x,y) plt.plot(x,y1) plt.plot(x,y2) plt.show()
最后,如果您想从现有的色彩映射中获取颜色列表,那么您可以使用以下代码将它们线性间隔开.色图本身由matplotlib.pyplot.cm.<your_colormap_here>
.给出.通过在0和1之间传递10个等间距的数字作为参数,您可以得到10个等间距的颜色.
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(-np.pi,np.pi,101) y=np.sin(x)+np.sin(3*x)/3 y1=np.sin(x)+np.sin(2*x)/3 y2=np.sin(x)+np.sin(3*x)/2 colors = plt.cm.hot(np.linspace(0,1,10)) plt.gca().set_color_cycle(colors) plt.plot(x,y) plt.plot(x,y1) plt.plot(x,y2) plt.show()