我可以通过matplotlib中的线型循环
我知道如何循环matplotlib中的颜色列表。 但是有可能做一些类似的线条样式（普通，虚线，虚线等）？ 我需要这样做，所以我的图表打印时会更容易阅读。 任何build议如何做到这一点？
像这样的东西可能会诀窍：
import matplotlib.pyplot as plt from itertools import cycle lines = ["-","--","-.",":"] linecycler = cycle(lines) plt.figure() for i in range(10): x = range(i,i+10) plt.plot(range(10),x,next(linecycler)) plt.show() 结果： 
即将推出的matplotlib v1.5将会弃用新的prop_cycler特性的color_cycle： http ://matplotlib.org/devdocs/users/whats_new.html?highlight=prop_cycle#added-axes-prop-cycle-key-to-rcparams
plt.rcParams['axes.prop_cycle'] = ("cycler('color', 'rgb') +" "cycler('lw', [1, 2, 3])")然后继续创build轴和情节！
如果你想改变是自动的，你可以在matplotlib的axes.py文件中添加这两行：find这一行：
self.color_cycle = itertools.cycle(clist)
并在下面添加以下行：
self.line_cycle = itertools.cycle(["-",":","--","-.",])
并寻找线路：
kw['color'] = self.color_cycle.next()
并添加行：
kw['linestyle'] = self.line_cycle.next()
我想你可以做同样的标记。
这里有一些使用循环器来开发样式集的例子
可以添加循环器以提供组合物（红色用' – '，蓝色用' – '，…）
plt.rc('axes', prop_cycle=(cycler('color', list('rbgk')) + cycler('linestyle', ['-', '--', ':', '-.'])))
直接在轴上使用：
ax1.set_prop_cycle(cycler('color', ['c', 'm', 'y', 'k']) + cycler('lw', [1, 2, 3, 4]))
循环器可以相乘（ http://matplotlib.org/cycler/ ）以提供更多的独特风格
for ax in axarr: ax.set_prop_cycle(cycler('color', list('rbgykcm')) * cycler('linestyle', ['-', '--']))
另见： http : //matplotlib.org/examples/color/color_cycle_demo.html
我使用类似于这个的代码来循环不同的线条。 默认情况下颜色重复7个地块后。
idx = 0 for ds in datasets: if idx < 7: plot(ds) elif idx < 14: plot(ds, linestyle='--') else: plot(ds, linestyle=':') idx += 1
与Avaris图类似，但不同….
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #set linestyles (for-loop method) colors=('k','y','m','c','b','g','r','#aaaaaa') linestyles=('-','--','-.',':') styles=[(color,linestyle) for linestyle in linestyles for color in colors] #-- sample data numLines=30 dataXaxis=np.arange(0,10) dataYaxis=dataXaxis+np.array([np.arange(numLines)]).T plt.figure(1) #----------- # -- array oriented method but I cannot set the line color and styles # -- without changing Matplotlib code plt.plot(datax[:,np.newaxis],datay.T) plt.title('Default linestyles - array oriented programming') #----------- #----------- # -- 'for loop' based approach to enable colors and linestyles to be specified plt.figure(2) for num in range(datay.sh![enter image description here][1]ape[0]): plt.plot(datax,datay[num,:],color=styles[num][0],ls=styles[num][1]) plt.title('User defined linestyles using for-loop programming') #----------- plt.show()
