Получить состояние цветового цикла matplotlib

Примечание: В последних версиях matplotlib (>=1.5) _get_lines изменилось. Теперь вам нужно использовать next(ax._get_lines.prop_cycler)['color'] в Python 2 или 3 (или ax._get_lines.prop_cycler.next()['color'] на Python 2), чтобы получить следующий цвет из цветовой цикл.

везде, где это возможно, используйте более прямой подход, показанный в нижней части ответа @joe-kington. Как _get_lines не API-облицовка это может измениться снова в не обратно совместимым образом в будущем.

вот способ, который работает в 1.5, который, надеюсь, будет в будущем, поскольку он не зависит от методов, добавленных с подчеркиванием:

colors = plt.rcParams["axes.prop_cycle"].by_key()["color"]

Это даст вам список цветов, определенных для настоящего стиля.

конечно, это сделает это.

#rainbow

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0,2*np.pi)
ax= plt.subplot(1,1,1)
ax.plot(np.sin(x))
ax.plot(np.cos(x))

rainbow = ax._get_lines.color_cycle
print rainbow
for i, color in enumerate(rainbow):
    if i<10:
        print color,

выдает:

<itertools.cycle object at 0x034CB288>
r c m y k b g r c m

вот функция itertools, которую использует matplotlib itertools.цикл

Edit: Спасибо за комментарий, кажется, что невозможно скопировать итератор. Идея состояла бы в том, чтобы сбросить полный цикл и отслеживать, какое значение вы используете, позвольте мне вернуться к этому.

Edit2: хорошо, это даст вам следующий цвет и сделает новый итератор, который ведет себя так, как будто дальше не назывался. Это не сохраняет порядок окраски, просто следующее значение цвета, я оставляю это вам.

это дает следующий вывод, обратите внимание, что крутизна в графике соответствует индексу, например, первый g является самым нижним графом и так далее.

#rainbow

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import collections
import itertools

x = np.linspace(0,2*np.pi)
ax= plt.subplot(1,1,1)


def create_rainbow():
    rainbow = [ax._get_lines.color_cycle.next()]
    while True:
        nextval = ax._get_lines.color_cycle.next()
        if nextval not in rainbow:
            rainbow.append(nextval)
        else:
            return rainbow

def next_color(axis_handle=ax):
    rainbow = create_rainbow()
    double_rainbow = collections.deque(rainbow)
    nextval = ax._get_lines.color_cycle.next()
    double_rainbow.rotate(-1)
    return nextval, itertools.cycle(double_rainbow)


for i in range(1,10):
    nextval, ax._get_lines.color_cycle = next_color(ax)
    print "Next color is: ", nextval
    ax.plot(i*(x))


plt.savefig("SO_rotate_color.png")
plt.show()

консоль

Next color is:  g
Next color is:  c
Next color is:  y
Next color is:  b
Next color is:  r
Next color is:  m
Next color is:  k
Next color is:  g
Next color is:  c

Я просто хочу добавить к тому, что @Andi сказал выше. Так как color_cycle является устаревшим в matplotlib 1.5, вы должны использовать prop_cycler, однако, решение Анди (ax._get_lines.prop_cycler.next()['color']) вернул эту ошибку для меня:

AttributeError: 'itertools.цикл 'объект не имеет атрибута 'next'

код, который работал для меня было: next(ax._get_lines.prop_cycler), что на самом деле не так далеко от первоначального ответа @joe-kington.

лично я столкнулся с этой проблемой при оформлении ось twinx (), которая сбрасывает цветовой Циклер. Мне нужен был способ сделать цикл цветов правильно, потому что я использовал style.use('ggplot'). Там может быть проще/лучше способ сделать это, так что не стесняйтесь, чтобы исправить меня.

так как matplotlib использует itertools.cycle мы можем фактически просмотреть весь цветовой цикл, а затем восстановить итератор в его предыдущее состояние:

def list_from_cycle(cycle):
    first = next(cycle)
    result = [first]
    for current in cycle:
        if current == first:
            break
        result.append(current)

    # Reset iterator state:
    for current in cycle:
        if current == result[-1]:
            break
    return result

это должно вернуть список без изменения состояния итератора.

используйте его с matplotlib > = 1.5:

>>> list_from_cycle(ax._get_lines.prop_cycler)
[{'color': 'r'}, {'color': 'g'}, {'color': 'b'}]

или с matplotlib

>>> list_from_cycle(ax._get_lines.color_cycle)
['r', 'g', 'b']