Matplotlib通过Colormap绘制带有颜色的线条

Question

我在一张图上绘制了多条线，我希望它们贯穿于色彩映射表的光谱中，而不仅仅是相同的6或7种颜色。代码类似于：

for i in range(20):
     for k in range(100):
          y[k] = i*x[i]
     plt.plot(x,y)
plt.show()

无论是使用色彩映射表"jet“还是我从seaborn导入的另一种色彩，我都会得到相同的7种颜色，并以相同的顺序重复。我希望能够绘制多达60条不同的线条，所有线条都有不同的颜色。

Answer 1

Matplotlib色彩映射表接受参数(0..1、标量或数组)，您可以使用该参数从色彩映射表中获取颜色。例如：

col = plt.cm.jet([0.25,0.75])    

为您提供具有(两个) RGBA颜色的数组：

数组([ 0.，0.50392157，1，1，1，0.58169935，0。，1. )

你可以用它来创建不同颜色的N：

import numpy as np
import matplotlib.pylab as pl

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 64)
y = np.cos(x) 

pl.figure()
pl.plot(x,y)

n = 20
colors = pl.cm.jet(np.linspace(0,1,n))

for i in range(n):
    pl.plot(x, i*y, color=colors[i])

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Answer 2

Bart的解决方案很好，很简单，但有两个缺点。

1. plt.colorbar()不会以一种很好的方式工作，因为线条图是不可映射的(与图像相比)，对于大量的线条，由于

循环，

1. 可能会很慢(尽管这对于大多数applications?)

来说可能不是问题

这些问题可以通过使用LineCollection来解决。然而，在我(谦虚的)观点中，这并不是很友好。与plt.scatter(...)函数类似，有一个用于添加多色线条图函数的开放suggestion on GitHub。

这是一个我能够拼凑在一起的工作示例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection

def multiline(xs, ys, c, ax=None, **kwargs):
    """Plot lines with different colorings

    Parameters
    ----------
    xs : iterable container of x coordinates
    ys : iterable container of y coordinates
    c : iterable container of numbers mapped to colormap
    ax (optional): Axes to plot on.
    kwargs (optional): passed to LineCollection

    Notes:
        len(xs) == len(ys) == len(c) is the number of line segments
        len(xs[i]) == len(ys[i]) is the number of points for each line (indexed by i)

    Returns
    -------
    lc : LineCollection instance.
    """

    # find axes
    ax = plt.gca() if ax is None else ax

    # create LineCollection
    segments = [np.column_stack([x, y]) for x, y in zip(xs, ys)]
    lc = LineCollection(segments, **kwargs)

    # set coloring of line segments
    #    Note: I get an error if I pass c as a list here... not sure why.
    lc.set_array(np.asarray(c))

    # add lines to axes and rescale 
    #    Note: adding a collection doesn't autoscalee xlim/ylim
    ax.add_collection(lc)
    ax.autoscale()
    return lc

下面是一个非常简单的例子：

xs = [[0, 1],
      [0, 1, 2]]
ys = [[0, 0],
      [1, 2, 1]]
c = [0, 1]

lc = multiline(xs, ys, c, cmap='bwr', lw=2)

产生：

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以及一些更复杂的东西：

n_lines = 30
x = np.arange(100)

yint = np.arange(0, n_lines*10, 10)
ys = np.array([x + b for b in yint])
xs = np.array([x for i in range(n_lines)]) # could also use np.tile

colors = np.arange(n_lines)

fig, ax = plt.subplots()
lc = multiline(xs, ys, yint, cmap='bwr', lw=2)

axcb = fig.colorbar(lc)
axcb.set_label('Y-intercept')
ax.set_title('Line Collection with mapped colors')

产生：

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希望这能有所帮助！

Answer 3

与巴特的答案不同的是，您不必在每次调用plt.plot时都指定颜色，而是使用set_prop_cycle定义一个新的颜色周期。他的示例可以翻译成以下代码(我还将matplotlib的导入更改为推荐的样式)：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 64)
y = np.cos(x) 

n = 20
ax = plt.axes()
ax.set_prop_cycle('color',[plt.cm.jet(i) for i in np.linspace(0, 1, n)])

for i in range(n):
    plt.plot(x, i*y)