Obtenir le cycle de couleur de ligne par défaut

Question

J'ai remarqué que lorsque vous tracez un graphique, la première ligne est bleue, puis verte, puis rouge, et ainsi de suite.

Existe-t-il un moyen d'accéder à cette liste de couleurs ? J'ai vu un million de messages sur la façon de modifier le cycle des couleurs ou d'accéder à l'itérateur, mais pas sur la façon d'obtenir la liste des couleurs que matplotlib parcourt par défaut.

Answer 1

Dans les versions de matplotlib >= 1.5, vous pouvez imprimer l'élément rcParam appelé 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, de manière équivalente, dans python2 :

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

Dans les versions < 1.5, cela s'appelait color_cycle :

print plt.rcParams['axes.color_cycle']

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

Notez que le cycle de couleur par défaut a changé dans la version 2.0.0 http://matplotlib.org/users/dflt_style_changes.html#colors-in-default-property-cycle

Answer 2

Souvent, il n'est pas nécessaire d'obtenir le cycle de couleurs par défaut, car il s'agit du cycle par défaut, et il suffit donc de l'utiliser.

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()

Au cas où vous voudriez utiliser le cycle de couleurs par défaut pour quelque chose de différent, il existe bien sûr plusieurs options.

"Carte de couleurs "tab10

Il convient tout d'abord de mentionner que le "tab10" colormap comprend les couleurs du cycle de couleurs par défaut, vous pouvez l'obtenir via cmap = plt.get_cmap("tab10") .

L'équivalent de ce qui précède serait donc

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()

Couleurs du cycle des couleurs

Vous pouvez également utiliser directement le cycleur de couleurs, cycle = plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color'] . Cela donne une liste avec les couleurs du cycle, que vous pouvez utiliser pour itérer.

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()

El CN notation

Enfin, le CN permet d'obtenir la N e couleur du cycle des couleurs, color="C{}".format(i) . Ceci ne fonctionne cependant que pour les 10 premières couleurs ( 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()

Tous les codes présentés ici produisent le même graphique.

Answer 3

La notation CN revisitée

J'aimerais aborder un nouveau développement de Matplotlib. Dans une réponse précédente, nous avons lu

Enfin, le CN permet d'obtenir la N e couleur du cycle des couleurs, color="C{}".format(i) . Ceci ne fonctionne cependant que pour les 10 premières couleurs ( N in [0,1,...9] )

mais

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()                                           

donne

Answer 4

Si vous cherchez une solution rapide pour obtenir les couleurs RVB que matplotlib utilise pour ses lignes, la voici :

>>> 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 pour 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)