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我有很多的图表我想在一个情节来绘制的。我刚开始与matplotlib并不能找到产生大量的可区分颜色:(也许在循环与HSV SV最大的好办法?matplotlib大套的颜色地块
我想的有点像
args=[]
for i,(x,y) in enumerate(data):
args.extend([x,y,hsv(i)])
plot(*args)
?
任何建议:)
我有很多的图表我想在一个情节来绘制的。我刚开始与matplotlib并不能找到产生大量的可区分颜色:(也许在循环与HSV SV最大的好办法?matplotlib大套的颜色地块
我想的有点像
args=[]
for i,(x,y) in enumerate(data):
args.extend([x,y,hsv(i)])
plot(*args)
?
任何建议:)
我认为你有正确的想法,但如果你通过颜色表hsv
数中在范围(0,1)摊开的颜色会更容易分辨:
hsv = plt.get_cmap('hsv')
hsv(float(i)/(len(data)-1))
,或者使用NumPy的:
colors = hsv(np.linspace(0, 1.0, len(kinds)))
例如:
import datetime as DT
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import scipy.interpolate as interpolate
dates = [DT.date(year, 9, 1) for year in range(2003, 2009)]
t = list(map(mdates.date2num, dates))
jec = (100, 70, 125, 150, 300, 250)
plt.plot(dates, jec, 'k.', markersize = 20)
new_t = np.linspace(min(t), max(t), 80)
new_dates = map(mdates.num2date, new_t)
kinds = ('cubic', 'quadratic', 'slinear', 'nearest', 'linear', 'zero', 4, 5)
cmap = plt.get_cmap('jet')
colors = cmap(np.linspace(0, 1.0, len(kinds)))
for kind, color in zip(kinds, colors):
new_jec = interpolate.interp1d(t, jec, kind=kind)(new_t)
plt.plot(new_t, new_jec, '-', label=str(kind), color=color)
plt.legend(loc = 'best')
plt.show()
OK,我明白了。谢谢:)但是,似乎我的matplotlib确实知道cm.jet(并且文档也没有提及它)。我现在可以在哪里找到它? – Gerenuk
哦,我觉得它适用于matplotlib.pyplot.jet() – Gerenuk
你也可以使用'plt.get_cmap('jet')'。我编辑了这篇文章以显示这一点。 – unutbu