[PYTHON] Essayez de rendre le cycle de couleur de matplotlib bon

Qu'est-ce qu'un cycle de couleur?

Avec ce genre de sensation, si vous tracez plusieurs images sur une figure par défaut, les couleurs changeront comme "bleu → orange → vert → rouge ...". Lorsque le nombre de parcelles dépasse 10, il fait le tour et redevient bleu.

Appelons cela le cycle de couleur [^ 1].

Surtout, je me réfère à l'article de skotaro [^ 1]. génial.

Pourquoi cette couleur?

D'après l'article de skotaro [^ 1], c'est aussi la couleur par défaut du tableau dans le passé [^ 2].

Comme vous pouvez le voir sur cette figure, les anciennes couleurs sont assez vives et pas très faciles pour les yeux. Alors, essayons d'abord la nouvelle couleur du tableau.

Changement de la couleur actuelle (?) Du tableau

from matplotlib import pyplot as plt
from cycler import cycler

plt.rcParams['axes.prop_cycle']  = cycler(color=['#4E79A7', '#F28E2B', '#E15759', '#76B7B2','#59A14E',
                                                 '#EDC949','#B07AA2','#FF9DA7','#9C755F','#BAB0AC'])

x_list = [[i for i in range(11)] for _ in range(11)]
y_list = [[i for _ in range(11)] for i in range(11)]

for x,y in zip(x_list,y_list):
    plt.plot(x,y,linewidth=10.)

L'extraction de la couleur a été effectuée à l'aide d'un site très pratique [^ 3]. La couleur est douce pour les yeux! !!

N'utilisez-vous pas 10 couleurs?

Utiliser jusqu'à 10 couleurs entraînera une mauvaise visibilité. Par conséquent, envisagez un paramètre qui utilise le même type de couleur.

Beautiful Blues^[1]

blue_cycle = cycler(color=['#011f4b','#03396c','#005b96','#6497b1','#b3cde0'])
plt.rcParams['axes.prop_cycle']  = blue_cycle

for x,y in zip(x_list[:5],y_list[:5]):
    plt.plot(x,y,linewidth=30.)

• Assez bien!

Number3^[1:1]

number3_cycle = cycler(color=['#2a4d69','#4b86b4','#adcbe3','#e7eff6','#63ace5'])
plt.rcParams['axes.prop_cycle']  = number3_cycle

for x,y in zip(x_list[:5],y_list[:5]):
    plt.plot(x,y,linewidth=30.)

• La 4ème couleur est-elle trop claire pour être vue?

Pastellea^[1:2]

pastellea_cycle = cycler(color=['#fe9c8f','#feb2a8','#fec8c1','#fad9c1','#f9caa7'])
plt.rcParams['axes.prop_cycle']  = pastellea_cycle
for x,y in zip(x_list[:5],y_list[:5]):
    plt.plot(x,y,linewidth=30.)

• Est-ce un peu difficile de voir la différence?

Android Lollipop^[1:3]

android_lollipop_cycle = cycler(color=['#009688','#35a79c','#54b2a9','#65c3ba','#83d0c9'])
plt.rcParams['axes.prop_cycle']  = android_lollipop_cycle
for x,y in zip(x_list[:5],y_list[:5]):
    plt.plot(x,y,linewidth=30.)

• Est-ce difficile de voir la différence?

blue gray^[1:4]

blue_grey_cycle = cycler(color=['#6e7f80','#536872','#708090','#536878','#36454f'])
plt.rcParams['axes.prop_cycle']  = blue_grey_cycle
for x,y in zip(x_list[:5],y_list[:5]):
    plt.plot(x,y,linewidth=30.)

• N'est-ce pas mauvais? Il semble y avoir une utilité.

Gray Blue^[1:5]

gray_blue_cycle = cycler(color=['#3385c6','#4279a3','#476c8a','#49657b','#7f8e9e'])
plt.rcParams['axes.prop_cycle']  = gray_blue_cycle
for x,y in zip(x_list[:5],y_list[:5]):
    plt.plot(x,y,linewidth=30.)

• Pas aussi vif que beau bleu et facile à distinguer

Purple Skyline^[1:6]

purple_cycle = cycler(color=['#2e003e','#3d2352','#3d1e6d','#8874a3','#e4dcf1'])
plt.rcParams['axes.prop_cycle']  = purple_cycle
for x,y in zip(x_list[:5],y_list[:5]):
    plt.plot(x,y,linewidth=30.)

• Légèrement vif mais facile à distinguer

Skin Tones^[1:7]

skin_cycle = cycler(color=['#8d5524','#c68642','#e0ac69','#f1c27d','#ffdbac'])
plt.rcParams['axes.prop_cycle']  = skin_cycle
for x,y in zip(x_list[:5],y_list[:5]):
    plt.plot(x,y,linewidth=30.)

• Ça fait du bien, mais j'aime totalement utiliser cette couleur

Space Gray^[1:8]

space_gray_cycle = cycler(color=['#343d46','#4f5b66','#65737e','#a7adba','#c0c5ce'])
plt.rcParams['axes.prop_cycle']  = space_gray_cycle
for x,y in zip(x_list[:5],y_list[:5]):
    plt.plot(x,y,linewidth=30.)

• Ça fait du bien quand on veut le rendre noir

The Armor Falls^[1:9]

armor_falls_cycle = cycler(color=['#bfd6f6','#8dbdff','#64a1f4','#4a91f2','#3b7dd8'])
plt.rcParams['axes.prop_cycle']  = armor_falls_cycle
for x,y in zip(x_list[:5],y_list[:5]):
    plt.plot(x,y,linewidth=30.)

• Cela semble également être facile à utiliser

Blue palette ^[2]

blue_cycle2 = cycler(color=['#005073','#107dac','#189ad3','#1ebbd7','#71c7ec'])
plt.rcParams['axes.prop_cycle']  = blue_cycle2
for x,y in zip(x_list[:5],y_list[:5]):
    plt.plot(x,y,linewidth=30.)

• Si vous souhaitez utiliser du bleu facile à distinguer, cela peut convenir