如何在matplotlib中使用子图实现自动换色？

Question

我正在使用 matplotlib 绘制图表。当我使用以下代码在同一个图表中绘制它时：

def draw0(x, ys, labels):


    plt.suptitle("big title")

    i =0
    for y in ys:
        plt.plot(x, y, label=labels[i])
        plt.scatter(x, y)  # dots
        plt.xticks(range(1, max(x) + 1))
        plt.grid(True)
        i+=1

    plt.figlegend(loc="upper left")

    plt.show()

    return

x = [1,2,3,4,5]
y1 = [1,3,5,7,9]
y2 = [10,30,50,70,90]
y3 = [0.1,0.3,0.5,0.7,0.9]

draw0(x, [y1, y2, y3], ["chart1", "chart2", "chart3"])

一切正常。 一个窗口中的图表 但我需要每个图表都位于单独的子图上。

我正在尝试这样做：

def draw11(x, ys, labels):

    plt.figure()

    plt.suptitle("big title")

    i =0
    for y in ys:
        if i == 0:
            ax = plt.subplot(len(ys),1, i+1)
        else:
            plt.subplot(len(ys), 1, i + 1, sharex=ax)
        plt.plot(x, y, label=labels[i])
        plt.scatter(x, y)  # dots
        plt.xticks(range(1, max(x) + 1))
        plt.grid(True)
        i+=1

    plt.figlegend(loc="upper left")

    plt.show()

    return

我明白了。

子批次中的图表

问题是所有图表都具有相同的颜色。而传说是没有用的。如何为所有子批次添加自动颜色管理？我希望那里有不同的颜色。就像 subplot1.chart1 = color1、subplo1.chart2 = color2、sublot2.chart1 = color3，而不是 color1。

Answer 1

Matplotlib 有一个内置的属性循环器，默认情况下有 10 种颜色可供循环。然而，这些是按轴循环的。如果您想循环子图，则需要使用循环器并从中为每个子图获取新颜色。

import matplotlib.pyplot as plt
colors = plt.rcParams["axes.prop_cycle"]()

def draw11(x, ys, labels):
    fig, axes = plt.subplots(nrows=len(ys), sharex=True)
    fig.suptitle("big title")

    for ax, y, label in zip(axes.flat, ys, labels):
        # Get the next color from the cycler
        c = next(colors)["color"]

        ax.plot(x, y, label=label, color=c)
        ax.scatter(x, y, color=c)  # dots
        ax.set_xticks(range(1, max(x) + 1))
        ax.grid(True)

    fig.legend(loc="upper left")
    plt.show()


x = [1,2,3,4,5]
y1 = [1,3,5,7,9]
y2 = [10,30,50,70,90]
y3 = [0.1,0.3,0.5,0.7,0.9]

draw11(x, [y1, y2, y3], ["chart1", "chart2", "chart3"])