У меня есть цикл, в котором я создаю несколько графиков, и мне нужен уникальный маркер для каждого графика. Я думаю создать функцию, которая возвращает случайный символ, и использовать ее в своей программе следующим образом:
for i in xrange(len(y)):
plt.plot(x, y [i], randomMarker())
но я думаю, что этот путь не является хорошим. Мне это нужно только для того, чтобы различать сюжеты на легенде, потому что сюжеты не должны быть связаны линиями, они должны быть просто набором точек.
itertools.cycle будет перебирать список или кортеж бесконечно. Это предпочтительнее, чем функция, которая случайным образом выбирает маркеры для вас.
import itertools
marker = itertools.cycle((',', '+', '.', 'o', '*'))
for n in y:
plt.plot(x,n, marker = marker.next(), linestyle='')
import itertools
marker = itertools.cycle((',', '+', '.', 'o', '*'))
for n in y:
plt.plot(x,n, marker = next(marker), linestyle='')
Вы можете использовать это для создания такого графика (Python 2.x):
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import itertools
x = np.linspace(0,2,10)
y = np.sin(x)
marker = itertools.cycle((',', '+', '.', 'o', '*'))
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
for q,p in zip(x,y):
ax.plot(q,p, linestyle = '', marker=marker.next())
plt.show()
Похоже, никто еще не упомянул встроенный метод pyplot для зацикливания свойств. Итак, вот оно:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from cycler import cycler
x = np.linspace(0,3,20)
y = np.sin(x)
fig = plt.figure()
plt.gca().set_prop_cycle(marker=['o', '+', 'x', '*', '.', 'X']) # gca()=current axis
for q,p in zip(x,y):
plt.plot(q,p, linestyle = '')
plt.show()
Однако таким образом вы теряете цветовой цикл. Вы можете добавить задний цвет, умножая или добавляя цвет cycler и объект маркера cycler, например:
fig = plt.figure()
markercycle = cycler(marker=['o', '+', 'x', '*', '.', 'X'])
colorcycle = cycler(color=['blue', 'orange', 'green', 'magenta'])
# Or use the default color cycle:
# colorcycle = cycler(color=plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color'])
plt.gca().set_prop_cycle(colorcycle * markercycle) # gca()=current axis
for q,p in zip(x,y):
plt.plot(q,p, linestyle = '')
plt.show()
При добавлении циклов они должны иметь одинаковую длину, поэтому в этом случае мы используем только первые четыре элемента markercycle:
plt.gca().set_prop_cycle(colorcycle + markercycle[:4]) # gca()=current axis
cycler и вместо этого можно использовать plt.cycler для той же цели. Например. mycyler = plt.cycler(marker=['o', '+'], color=['blue', 'orange']), а затем использовать его в методе set_prop_cycle() как обычно. 11.04.2021 Вы также можете использовать генерацию маркеров кортежем, например. в виде
import matplotlib.pyplot as plt
markers = [(i,j,0) for i in range(2,10) for j in range(1, 3)]
[plt.plot(i, 0, marker = markers[i], ms=10) for i in range(16)]
Подробнее см. на сайте документации по маркерам Matplotlib.
Кроме того, это можно комбинировать с упомянутым выше циклом itertools.cycle.
(numsides, style, angle). Я бы исправил на: n = 16 и markers = [(2+i, 1+i%2, i/n*90.0) for i in range(1, n)]. 17.09.2017 Просто вручную создайте массив, содержащий символы маркера, и используйте его, например:
markers=[',', '+', '-', '.', 'o', '*']
ax.plot(t,s, marker=['s', 'o'], ...), я получаю TypeError: unhashable type: 'list' 22.05.2013 
