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matplotlib set_color_cycleとset_prop_cycle

Matplotlibで私のお気に入りのことの1つは、カラーサイクルをいくつかのカラーマップに一致するように設定することです。これにより、ライン全体にニースの進行があるラインプロットを生成できます。このように：

enter image description here

以前は、これはset_color_cycleを使用する1行のコードでした：

ax.set_color_cycle([plt.cm.spectral(i) for i in np.linspace(0, 1, num_lines)])

しかし、最近警告が表示されます：

MatplotlibDeprecationWarning: 
The set_color_cycle attribute was deprecated in version 1.5. 
Use set_prop_cycle instead.

set_prop_cycleを使用すると、同じ結果を得ることができますが、import cyclerを使用する必要があり、構文はコンパクトではありません。

from cycler import cycler
colors = [plt.cm.spectral(i) for i in np.linspace(0, 1, num_lines)]
ax.set_prop_cycle(cycler('color', colors))

だから、私の質問は：

set_prop_cycleを正しく使用していますか？ （そして最も効率的な方法で？）

カラーサイクルをカラーマップに設定する簡単な方法はありますか？つまり、このような神秘的な機能はありますか？

ax.set_colorcycle_to_colormap('jet', nlines=30)

完全な例のコードは次のとおりです。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

ax = plt.subplot(111)
num_lines = 30

colors = [plt.cm.spectral(i) for i in np.linspace(0, 1, num_lines)]

# old way: 
ax.set_color_cycle(colors)

# new way:
from cycler import cycler
ax.set_prop_cycle(cycler('color', colors))

for n in range(num_lines):
    x = np.linspace(0,10,500)
    y = np.sin(x)+n
    ax.plot(x, y, lw=3)

plt.show()
pythonmatplotlib
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DanHickstein

新しいプロパティサイクラーは、色（ラインスタイルなど）以外の他のプロパティを反復処理できるため、label、つまり循環するプロパティを指定する必要があります。

ax.set_prop_cycle('color', colors)

ただし、サイクラーをインポートして作成する必要はありません。したがって、新しいメソッドの唯一の欠点は、呼び出しが8文字長くなることです。

入力としてカラーマップを受け取り、サイクラーを作成する魔法の方法はありませんが、カラーマップにnumpy配列を直接供給することで、カラーリストの作成を短縮することもできます。

colors = plt.cm.Spectral(np.linspace(0,1,30))

または組み合わせて

ax.set_prop_cycle('color',plt.cm.Spectral(np.linspace(0,1,30)))
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ImportanceOfBeingErnest