Ripristino ciclo colore in Matplotlib

Question

Dire che ho dati su 3 strategie di trading, ciascuna con e senza costi di transazione. Voglio tracciare, sugli stessi assi, le serie temporali di ognuna delle 6 varianti (3 strategie * 2 costi di trading). Vorrei che le linee "con costo di transazione" venissero tracciate con alpha=1 e linewidth=1 mentre voglio che il "nessun costo di transazione" venga tracciato con alpha=0.25 e linewidth=5. Ma vorrei che il colore fosse lo stesso per entrambe le versioni di ciascuna strategia.

Vorrei qualcosa sulla falsariga di:

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(10, 10)) 

for c in with_transaction_frame.columns: 
    ax.plot(with_transaction_frame[c], label=c, alpha=1, linewidth=1) 

****SOME MAGIC GOES HERE TO RESET THE COLOR CYCLE 

for c in no_transaction_frame.columns: 
    ax.plot(no_transaction_frame[c], label=c, alpha=0.25, linewidth=5) 

ax.legend() 

Qual è il codice appropriato per mettere sulla linea indicata per ripristinare il ciclo di colore, quindi è "di nuovo al punto di partenza", quando il secondo ciclo è invocato?

Answer 1

È possibile reimpostare il colorcycle per l'originale con Axes.set_color_cycle. Guardando il codice per questo, v'è una funzione per fare il lavoro vero e proprio:

def set_color_cycle(self, clist=None): 
    if clist is None: 
     clist = rcParams['axes.color_cycle'] 
    self.color_cycle = itertools.cycle(clist 

E un metodo sugli assi che lo usa:

def set_color_cycle(self, clist): 
    """ 
    Set the color cycle for any future plot commands on this Axes. 

    *clist* is a list of mpl color specifiers. 
    """ 
    self._get_lines.set_color_cycle(clist) 
    self._get_patches_for_fill.set_color_cycle(clist) 

Ciò significa che si può chiamare la set_color_cycle con Nessuno come unico argomento e verrà sostituito con il ciclo predefinito trovato in rcParams ['axes.color_cycle'].

Ho provato questo con il seguente codice ed ha ottenuto il risultato atteso:

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

for i in range(3): 
    plt.plot(np.arange(10) + i) 

plt.gca().set_color_cycle(None) 

for i in range(3): 
    plt.plot(np.arange(10, 1, -1) + i) 

plt.show() 

Answer 2

Basta scegliere i colori e assegnarli a un elenco, quindi quando si tracciano i dati iterare su un oggetto zip contenente la colonna e il colore desiderato.

colors = ['red', 'blue', 'green'] 

for col, color in zip(colors, with_transaction_frame.columns): 
    ax.plot(with_transaction_frame[col], label=col, alpha=1.0, linewidth=1.0, color=color) 

for col, color in zip(no_transaction_frame.columns): 
    ax.plot(no_transaction_frame[col], label=col, alpha=0.25, linewidth=5, color=color) 

zip crea un elenco che aggrega gli elementi da ciascuno dei vostre liste. Questo ti permette di scorrere entrambi facilmente allo stesso tempo.

Answer 3

Dal momento che lei ha citato si sta utilizzando Seaborn, quello che mi sento di raccomandare facendo è:

with sns.color_palette(n_colors=3): 

    ax.plot(...) 
    ax.plot(...) 

Questo imposterà la tavolozza dei colori per utilizzare il ciclo di colore attualmente attivo, ma solo i primi tre colori da esso. È anche una soluzione generica per ogni momento in cui desideri impostare un ciclo di colore temporaneo.

Nota che l'unica cosa che ha bisogno in realtà di essere sotto il blocco with è tutto ciò che si sta facendo per creare l'oggetto Axes (cioè plt.subplots, fig.add_subplot(), etc.). Questo è solo a causa di come funziona il ciclo del colore matplotlib.

Fare ciò che si vuole, "resettare" il ciclo del colore, è possibile, ma è un trucco e non lo farei in alcun tipo di codice di produzione. Qui, però, è come potrebbe accadere:

f, ax = plt.subplots() 
ax.plot(np.random.randn(10, 3)) 
ax._get_lines.color_cycle = itertools.cycle(sns.color_palette()) 
ax.plot(np.random.randn(10, 3), lw=5, alpha=.25) 

Answer 4

è possibile ottenere i colori da Seaborn in questo modo: colors = sns.color_palette().La risposta di Ffisegydd funzionerebbe alla grande. È anche possibile ottenere il colore da tracciare usando l'operatore modulo/resto (%): mycolor = colors[icolumn % len(colors]. Io uso spesso questo approccio da solo. Così si potrebbe fare:

for icol, column in enumerate(with_transaction_frame.columns): mycolor = colors[icol % len(colors] ax.plot(with_transaction_frame[col], label=col, alpha=1.0, color=mycolor)

risposta di Ffisegydd potrebbe essere piu 'divinatorio', però.

Answer 5

Come la risposta data da @pelson utilizza set_color_cycle e questo è deprecato in Matplotlib 1.5, ho pensato che sarebbe stato utile avere una versione aggiornata della sua soluzione con set_prop_cycle:

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

for i in range(3): 
    plt.plot(np.arange(10) + i) 

plt.gca().set_prop_cycle(None) 

for i in range(3): 
    plt.plot(np.arange(10, 0, -1) + i) 

plt.show() 

Nota anche che ho avuto per cambiare np.arange(10,1,-1) a np.arange(10,0,-1). Il primo ha fornito una serie di soli 9 elementi. Questo probabilmente deriva dall'uso di diverse versioni di Numpy. Il mio è 1.10.2.

MODIFICA: Rimossa la necessità di utilizzare rcParams. Grazie a @divenex per averlo indicato in un commento.