matplotlib에서 선 스타일을 순환 할 수 있습니까?

matplotlib에서 선 스타일을 순환 할 수 있습니까?

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matplotlib에서 색상 목록을 순환하는 방법을 알고 있습니다. 그러나 선 스타일 (일반, 점선, 파선 등)으로 비슷한 작업을 수행 할 수 있습니까? 그래야 인쇄 할 때 그래프를 더 쉽게 읽을 수 있습니다. 그 방법에 대한 제안이 있습니까?

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이와 같은 것이 트릭을 할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
from itertools import cycle
lines = ["-","--","-.",":"]
linecycler = cycle(lines)
plt.figure()
for i in range(10):
    x = range(i,i+10)
    plt.plot(range(10),x,next(linecycler))
plt.show()

결과:

최신 버전 수정 (v2.22)

import matplotlib.pyplot as plt
from cycler import cycler
#
plt.figure()
for i in range(5):
    x = range(i,i+5)
    linestyle_cycler = cycler('linestyle',['-','--',':','-.'])
    plt.rc('axes', prop_cycle=linestyle_cycler)
    plt.plot(range(5),x)
    plt.legend(['first','second','third','fourth','fifth'], loc='upper left', fancybox=True, shadow=True)
plt.show()

자세한 내용 은 "사이 클러로 스타일링"에 대한 matplotlib 자습서
를 참조하십시오. 출력을 보려면 " 그림 표시 "를 클릭하십시오.

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곧 출시 될 matplotlib v1.5에서는 새로운 prop_cycler 기능에 대한 color_cycle을 더 이상 사용하지 않습니다. http://matplotlib.org/devdocs/users/whats_new.html?highlight=prop_cycle#added-axes-prop-cycle-key-to-rcparams

plt.rcParams['axes.prop_cycle'] = ("cycler('color', 'rgb') +" "cycler('lw', [1, 2, 3])") 그런 다음 계속해서 축과 플롯을 만드십시오!

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자동으로 변경하려면 matplotlib의 axes.py 파일에 다음 두 줄을 추가 할 수 있습니다. 해당 줄을 찾습니다.

   self.color_cycle = itertools.cycle(clist)

아래에 다음 줄을 추가합니다.

   self.line_cycle = itertools.cycle(["-",":","--","-.",])

그리고 라인을 찾으십시오.

   kw['color'] = self.color_cycle.next()

다음 줄을 추가하십시오.

   kw['linestyle'] = self.line_cycle.next()

마커에 대해서도 똑같이 할 수 있다고 생각합니다.

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여기 cycler를 사용하여 스타일 세트를 개발하는 몇 가지 예가 있습니다.

사이 클러를 추가하여 컴포지션을 제공 할 수 있습니다 (빨간색은 '-', 파란색은 '-', ...)

plt.rc('axes', prop_cycle=(cycler('color', list('rbgk')) +
                           cycler('linestyle', ['-', '--', ':', '-.'])))

축에 직접 사용 :

ax1.set_prop_cycle(cycler('color', ['c', 'm', 'y', 'k']) +
                   cycler('lw', [1, 2, 3, 4]))

cycler를 곱하여 ( http://matplotlib.org/cycler/ ) 더 넓은 범위의 고유 한 스타일을 제공 할 수 있습니다.

for ax in axarr:
    ax.set_prop_cycle(cycler('color', list('rbgykcm')) *
                      cycler('linestyle', ['-', '--']))

참조 : http://matplotlib.org/examples/color/color_cycle_demo.html

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이 코드와 유사한 코드를 사용하여 다른 선 스타일을 순환합니다. 기본적으로 색상은 7 개의 플롯 후에 반복됩니다.

idx = 0
for ds in datasets:
    if idx < 7:
        plot(ds)
    elif idx < 14:
        plot(ds, linestyle='--')
    else:
        plot(ds, linestyle=':')
    idx += 1

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일반적으로 기본 색상과 선 스타일의 조합을 사용하여 다른 데이터 세트를 나타냅니다. 16 개의 데이터 세트가 있고 각 4 개의 데이터 세트가 어떤 그룹에 속한다고 가정합니다 (일부 속성은 공통). 그러면 각 그룹을 공통 색상으로 나타내지 만 그 구성원은 선 스타일이 서로 다르면 시각화하기 쉽습니다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

models=['00','01', '02', '03', '04', '05', '06', '07', '08', '09', '10',\
    '11', '12', '13', '14', '15', '16']

fig = plt.figure()
ax  = fig.add_subplot(111)

x = np.linspace(-1,1,100)
y = np.sin(x)

clrs_list=['k','b','g','r'] # list of basic colors
styl_list=['-','--','-.',':'] # list of basic linestyles

for i in range(0,16):
    clrr=clrs_list[i // 4]
    styl=styl_list[i % 4]
    modl=models[i+1]
    frac=(i+1)/10.0
    ax.plot(x,y+frac,label=modl,color=clrr,ls=styl)

plt.legend()
plt.show()

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Avaris 그래프와 비슷하지만 다릅니다 ....

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#set linestyles (for-loop method)
colors=('k','y','m','c','b','g','r','#aaaaaa')
linestyles=('-','--','-.',':')
styles=[(color,linestyle) for linestyle in linestyles for color in colors]

#-- sample data
numLines=30
dataXaxis=np.arange(0,10)
dataYaxis=dataXaxis+np.array([np.arange(numLines)]).T


plt.figure(1)

#-----------
# -- array oriented method but I cannot set the line color and styles
# -- without changing Matplotlib code
plt.plot(datax[:,np.newaxis],datay.T)
plt.title('Default linestyles - array oriented programming')
#-----------

#-----------
# -- 'for loop' based approach to enable colors and linestyles to be specified

plt.figure(2)

for num in range(datay.sh![enter image description here][1]ape[0]):
    plt.plot(datax,datay[num,:],color=styles[num][0],ls=styles[num][1])
plt.title('User defined linestyles using for-loop programming')
#-----------

plt.show()

참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/7799156/can-i-cycle-through-line-styles-in-matplotlib