无法更改 matplotlib 中的默认颜色图

Question

我正在尝试为我的 jupyter 笔记本中的 matplotlib 设置 default colormap（不仅仅是特定图的颜色）（ Python 3).我找到了命令：plt.set_cmap("gray") 和 mpl.rc('image', cmap='gray')，它们应该将默认颜色映射设置为灰色，但两者命令在执行过程中被忽略，我仍然得到旧的颜色图。

我试过这两个代码：

import matplotlib as mpl
mpl.rc('image', cmap='gray')
plt.hist([[1,2,3],[4,5,6]])

import matplotlib.pyplot as plt
plt.set_cmap("gray")
plt.hist([[1,2,3],[4,5,6]])

它们都应该生成带有灰色调的图。但是，直方图有颜色，对应于默认颜色图的前两种颜色。我没有得到什么？

Answer 1

您可以在 matplotlib 绘图函数中使用颜色参数。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist([[1,2,3],[4,5,6]], color=['gray','gray'])

使用这种方法，您必须为每个数据集指定配色方案，因此需要一个颜色数组，正如我在上面所说的那样。

Answer 2

如果您使用的 matplotlib 版本介于 prio 和 2.0 之间，您需要使用 rcParams（仍在较新版本中工作）：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['image.cmap'] = 'gray'

Answer 3

由于您要传递两个数据集，因此您需要指定两种颜色。

plt.hist([[1,2,3],[4,5,6]], color=['black','purple'])

Answer 4

感谢 Chris 的评论，我发现了问题，我需要更改的不是默认的 colormap，而是默认的 color cycle[=19] =].它在这里描述：How to set the default color cycle for all subplots with matplotlib?

import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from cycler import cycler # Set the default color cycle colors=plt.cm.gray(np.linspace(0,1,3)) mpl.rcParams['axes.prop_cycle'] = mpl.cycler(color=colors) plt.hist([[1,2,3],[4,5,6]])

无法更改 matplotlib 中的默认颜色图

Cannot change default colormap in matplotlib

python

matplotlib

jupyter-notebook

colormap