CDF，matplotlib -没有足够的颜色来绘制情节，python

Question

这里需要在一幅图中绘制8种不同功能的CDF。问题是，它只给出了7种不同的颜色，而8种颜色又给出了第一种蓝色。如何制作8种不同的颜色？

下面是脚本：

locerror_2d=[Scan_Around[1],Triangle_Around[1],M_shape_Around[1],Hilbert_Around[1],Scan_SbS[1],Triangle_SbS[1],M_shape_SbS[1],Hilbert_SbS[1]]


# N = len(locerror_2d[0]) #same for all ( here, I hope so... )
# N1=len(locerror_2d[2])
H_cent,h_cent1 = np.histogram( locerror_2d[0], bins = 10, normed = True ) # Random Walk Centroid
hy_cent = np.cumsum(H_cent)*(h_cent1[1] - h_cent1[0])

H_1st,h_1st = np.histogram( locerror_2d[1], bins = 10, normed = True ) # Random Walk Weighterd
hy_1st = np.cumsum(H_1st)*(h_1st[1] - h_1st[0])

H_2nd,h_2nd = np.histogram( locerror_2d[2], bins = 10, normed = True ) # Circle Walk Centroid
hy_2nd = np.cumsum(H_2nd)*(h_2nd[1] - h_2nd[0])

H_3rd,h_3rd = np.histogram( locerror_2d[3], bins = 10, normed = True ) # Circle Walk Weighterd
hy_3rd = np.cumsum(H_3rd)*(h_3rd[1] - h_3rd[0])

H_mm,h_mm = np.histogram( locerror_2d[4], bins = 10, normed = True ) # G Walk Centroid
hy_mm = np.cumsum(H_mm)*(h_mm[1] - h_mm[0])

H_shr,h_shr = np.histogram( locerror_2d[5], bins = 10, normed = True ) # G Walk Weighterd
hy_shr = np.cumsum(H_shr)*(h_shr[1] - h_shr[0])

H_s,h_s = np.histogram( locerror_2d[6], bins = 10, normed = True ) # G Walk Weighterd
hy_s = np.cumsum(H_s)*(h_s[1] - h_s[0])

H_sh,h_sh = np.histogram( locerror_2d[7], bins = 10, normed = True ) # G Walk Weighterd
hy_sh = np.cumsum(H_sh)*(h_sh[1] - h_sh[0])


plt.hold(True)
ddd_hist_cent, = plt.plot(h_cent1[1:], hy_cent,label="Scan_Around")        # centroid
ddd_hist_1st, = plt.plot(h_1st[1:], hy_1st,label='Triangle_Around')       #Gradient
ddd_circ_cent, = plt.plot(h_2nd[1:], hy_cent,label="M_shape_around")        # centroid
ddd_circ_wei, = plt.plot(h_3rd[1:], hy_1st,label='Hilbert_Around')       #Gradient
ddd_g_cent, = plt.plot(h_mm[1:], hy_cent,label="Scan_SbS")        # centroid
ddd_g_wei, = plt.plot(h_shr[1:], hy_1st,label='Triangle_SbS')       #Gradient
ddd_g_w, = plt.plot(h_s[1:], hy_cent,label='M_shape_SbS')
ddd_g_we, = plt.plot(h_sh[1:], hy_1st,label='Hilbert_SbS')

plt.hold(False)

plt.rc('legend',**{'fontsize':10})
plt.legend(handles=[ddd_hist_cent, ddd_hist_1st, ddd_circ_cent, ddd_circ_wei, ddd_g_cent,ddd_g_wei, ddd_g_w],loc='center left', bbox_to_anchor=(0.75, 0.18)) #no trilateration here
plt.ylabel('Probability')
plt.xlabel('Localization Error, m')
plt.ylim(ymax = 1.1, ymin = 0)
plt.title('Path Planning Algorithms')
plt.grid()
plt.show()

谢谢

Answer 1

我喜欢用下面的代码直接从彩色地图上读取我的颜色。

def getColor(c, N, idx):
    import matplotlib as mpl
    cmap = mpl.cm.get_cmap(c)
    norm = mpl.colors.Normalize(vmin=0.0, vmax=N - 1)
    return cmap(norm(idx))

在这里，c是颜色映射的名称(列表见reference.html )，N是您想要的颜色总数，而idx只是一个将产生特定颜色的索引。

然后，在调用绘图函数时，只需添加color=getColor(c, N, idx)选项即可。

Answer 2

好的。这样啊，原来是这么回事。在情节结束时，我只需要显示颜色。

ddd_hist_cent, = plt.plot(h_cent1[1:], hy_cent,label="Scan_Around", c='yellow') 

Answer 3

最简单的解决方案:给最后一条曲线一个不同的颜色：

plt.plot(h_sh[1:], hy_1st,label='Hilbert_SbS', color="orange")

Matplotlib版本1.5或更低的版本在其颜色周期中有7种不同的颜色，matplotlib 2.0有10种不同的颜色。因此，更新matplotlib是另一个选项。

一般来说，你当然可以定义你自己的颜色周期，它有很多你想要的颜色。

• 从彩色地图构建自行车，如this question所示： 从matplotlib.pyplot导入循环输入np =8#颜色数plt.rcParams"axes.prop_cycle“= cycler('color'，plt.cm.jet(0，1，N))
• 根据颜色列表生成自行车： 从骑车人进口自行车matplotlib.pyplot colors=“水红色”、“深红色”、“金”、“靛蓝”、“石灰”、“橙色”、“兰花”、“西耶娜”plt.rcParams"axes.prop_cycle“=自行车(‘颜色’，颜色)