Obter ciclo de cor de linha padrão

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Percebi quando você plota que a primeira linha é azul, depois verde, vermelha e assim por diante.

Existe alguma maneira de acessar essa lista de cores? Já vi um milhão de postagens sobre como alterar o ciclo de cores ou acessar o iterador, mas não sobre como apenas obter a lista de cores que matplotlib percorre por padrão.

matplotlib Peter
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Respostas:

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Nas versões matplotlib> = 1.5, você pode imprimir o rcParamchamado axes.prop_cycle:

print plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']

# [u'#1f77b4', u'#ff7f0e', u'#2ca02c', u'#d62728', u'#9467bd', u'#8c564b', u'#e377c2', u'#7f7f7f', u'#bcbd22', u'#17becf']

Ou equivalentemente, em python3:

print(plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color'])

Nas versões <1.5, isso era chamado de color_cycle:

print plt.rcParams['axes.color_cycle']

# [u'b', u'g', u'r', u'c', u'm', u'y', u'k']

Observe que o ciclo de cores padrão mudou na versão 2.0.0 http://matplotlib.org/users/dflt_style_changes.html#colors-in-default-property-cycle

tmdavison
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3
Obrigado! Pequena correção: A primeira deve ser:lines_colour_cycle = [p['color'] for p in plt.rcParams['axes.prop_cycle']]
Pedro
4
@Peter, sim, ouplt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']
tmdavison
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Freqüentemente, não há necessidade de obter o ciclo de cores padrão de qualquer lugar, pois é o padrão, então apenas usá-lo é suficiente.

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()

insira a descrição da imagem aqui

Caso você queira usar o ciclo de cores padrão para algo diferente, é claro que existem várias opções.

mapa de cores "tab10"

Em primeiro lugar, deve ser mencionado que o "tab10"mapa de cores inclui as cores do ciclo de cores padrão, você pode obtê-lo via cmap = plt.get_cmap("tab10").

Equivalente ao acima seria, portanto,

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()

Cores do ciclo de cores

Você também pode usar o ciclador de cores diretamente cycle = plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']. Isso fornece uma lista com as cores do ciclo, que você pode usar para iterar.

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()

A CNnotação

Finalmente, a CNnotação permite obter a Nésima cor do ciclo de cores color="C{}".format(i),. No entanto, isso só funciona para as primeiras 10 cores ( 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()

Todos os códigos apresentados aqui produzem o mesmo gráfico.

ImportanceOfBeingErnest
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é possível dizer ao matplotlib para usar algum tipo de ciclo? Ter que iterar sobre a matriz de cores significa que você tem que adicionar a lógica para voltar ao índice 0 após usar um ciclo completo.
Mehdi
@Mehdi Claro, matplotlib usa um ciclo de cores. Esta questão pede para obter as cores deste ciclo.
ImportanceOfBeingErnest
5
Acho que a CNnotação deveria ser muito mais proeminente em sua resposta, quase perdi. Eu suspeito que a grande maioria dos casos de uso fica feliz em poder acessar apenas as primeiras 10 cores, e passar por 'C1'um amigo é muito menos clichê do que pegar explicitamente o ciclo de suporte.
Andras Deak
3

A notação CN revisitada

Eu gostaria de abordar um novo desenvolvimento do Matplotlib. Em uma resposta anterior, lemos

Finalmente, a CNnotação permite obter a Nésima cor do ciclo de cores color="C{}".format(i),. No entanto, isso só funciona para as primeiras 10 cores ( N in [0,1,...9])

mas

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()

dá

insira a descrição da imagem aqui

gboffi
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2

se você está procurando uma linha rápida para obter as cores RGB que matplotlib usa em suas linhas, aqui está: 

>>> import matplotlib; print('\n'.join([str(matplotlib.colors.to_rgb(c)) for c in matplotlib.pyplot.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']]))
(0.12156862745098039, 0.4666666666666667, 0.7058823529411765)
(1.0, 0.4980392156862745, 0.054901960784313725)
(0.17254901960784313, 0.6274509803921569, 0.17254901960784313)
(0.8392156862745098, 0.15294117647058825, 0.1568627450980392)
(0.5803921568627451, 0.403921568627451, 0.7411764705882353)
(0.5490196078431373, 0.33725490196078434, 0.29411764705882354)
(0.8901960784313725, 0.4666666666666667, 0.7607843137254902)
(0.4980392156862745, 0.4980392156862745, 0.4980392156862745)
(0.7372549019607844, 0.7411764705882353, 0.13333333333333333)
(0.09019607843137255, 0.7450980392156863, 0.8117647058823529)

Ou para uint8: 

import matplotlib; print('\n'.join([str(tuple(int(round(v*255)) for v in matplotlib.colors.to_rgb(c))) for c in matplotlib.pyplot.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']]))
(31, 119, 180)
(255, 127, 14)
(44, 160, 44)
(214, 39, 40)
(148, 103, 189)
(140, 86, 75)
(227, 119, 194)
(127, 127, 127)
(188, 189, 34)
(23, 190, 207)
Peter
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