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matplotlibですべてのサブプロットのデフォルトのカラーサイクルを設定するにはどうすればよいですか？

Matplotlibで作成されたプロットのデフォルトの色セットを設定するにはどうすればよいですか？このように特定のカラーマップを設定できます

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig=plt.figure(i)
ax=plt.gca()
colormap = plt.get_cmap('jet')
ax.set_color_cycle([colormap(k) for k in np.linspace(0, 1, 10)])

しかし、サブプロットを含むすべてのプロットに同じ色のセットを設定する方法はありますか？

pythonmatplotlibcolors
56
Katt

承知しました！ axes.color_cycleファイルに.matplotlibrcを指定 か、matplotlib.rcParamsまたはmatplotlib.rcを使用して実行時に設定します。

後者の例として：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np

# Set the default color cycle
mpl.rcParams['axes.color_cycle'] = ['r', 'k', 'c']

# Alternately, we could use rc:
# mpl.rc('axes', color_cycle=['r','k','c'])

x = np.linspace(0, 20, 100)

fig, axes = plt.subplots(nrows=2)

for i in range(10):
    axes[0].plot(x, i * (x - 10)**2)

for i in range(10):
    axes[1].plot(x, i * np.cos(x))

plt.show()

enter image description here

68
Joe Kington

Matplotlib 1.5以降、mpl.rcParams ['axes.color_cycle']は非推奨になりました。 axes.prop_cycleを使用する必要があります。

import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['axes.prop_cycle'] = mpl.cycler(color=["r", "#e94cdc", "0.7"])
41
volodymyr

2.1.0のバージョンでは、set_prop_cycleとモジュールサイクラーを使用して、以下が機能します。

from cycler import cycler
custom_cycler = (cycler(color=['r','b','m','g']))
ax.set_prop_cycle(custom_cycler)

追加のライン属性を追加できます

custom_cycler = (cycler(color=['r','b','m','g']) + cycler(lw=[1,1,1,2]))

'ax'はax = plt.axes（）または任意のAxesジェネレーターから取得されます

0
Joonho Park