6))bars=plt.bar(categories,values)# 为每个柱子设置默认颜色fori,barinenumerate(bars):bar.set_color(plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color'][i])plt.title('Matplotlib Default Colors
matplotlib 2.0 版本之后,默认颜色不再是之前的 ['b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k',...], 所以使用 'b' 反而是奇怪的颜色,并不能调出默认颜色 '#1f77b4'。 为了与当前配色一致,可以使用colors = ['C0', 'C1', 'C2', ...], 或者可分别用 'C0' 到 'C9' 来调用这些颜色:color='...
>>> plot(x, y) # plot x and y using default line style and color >>> plot(x, y, 'bo') # plot x and y using blue circle markers >>> plot(y) # plot y using x as index array 0..N-1 >>> plot(y, 'r+') # ditto, but with red plusses You can use `.Line2D` prope...
It's a shortcut string notation described in the *Notes* section below. >>> plot(x, y) # plot x and y using default line style and color >>> plot(x, y, 'bo') # plot x and y using blue circle markers >>> plot(y) # plot y using x as index array 0..N-1 >>> plot(...
matplotlib.lines.Line2D类是matplotlib中的曲线类(基类是matplotlib.artist.Artist),它可以有各种各样的颜色、类型、以及标注等等。它的构造函数为: Line2D(xdata, ydata, linewidth=None, linestyle=None, color=None, marker=None, markersize=None, markeredgewidth =None, markeredgecolor=None, markerfacecolor =...
下面，我们用不同的zorders创建了三行:x = np.linspace(0, 7.5, 100)plt.plot(x, np.sin(x), label="zorder=2", zorder=2) # bottomplt.plot(x, np.sin(x + 0.5), label="zorder=3", zorder=3)plt.axhline(0, label="zorder=2.5", color="lightgrey", zorder=2.5)plt.title("...
(color=color_palette_ggplot) #或设置color = color_palette_default[x] #x为palette中第几个 #在循环中提取当前颜色,用于绘制n条相同颜色的线 c = next(ax._get_lines.prop_cycler)['color'] #提取cmap的颜色 import matplotlib cmap = matplotlib.cm.get_cmap('Spectral') #可以选要提取的cmap,如'...
t=np.arange(0.0,1.0,0.01)s=np.sin(2*np.pi*t)line,=ax.plot(t,s,color='blue',lw=2) 在这个例子中,ax是上面的fig.add_subplot调用创建的Axes实例(记住Subplot只是Axes的一个子类),当你调用ax.plot时,它创建一个Line2D实例并将其添加到Axes.lines列表中。 在下面的 ipython 交互式会话中,你可以看...
1)ListedColormap ListedColormap 将它们的颜色值存储在 .colors 属性中,因此可以使用 colors 属性直接访问组成色图的颜色列表。 也可以通过调用viridis来间接访问它,该viridis的值数组与colormap的长度相匹配。 请注意,返回的列表是 RGBA Nx4 数组的形式,其中 N 是色图的长度。 import numpy as np from matplotlib...
aspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(-5,5,100)y=x# 使用 coolwarm 色彩映射plt.scatter(x,y,c=y,cmap='coolwarm')plt.colorbar(label='how2matplotlib.com')plt.title('Coolwarm Colormap Example')plt.axhline(y=0,color='k',linestyle='--')plt.axvline(x=0,color='k',linestyle='...