Matplotlib.axes.axes.set_prop_cycle()

Matplotlib是Python中的一个库，它是NumPy库的数值-数学扩展。Axes包含了大多数图形元素:Axis、Tick、Line2D、Text、Polygon等，并设置坐标系。Axes的实例通过callbacks属性支持回调。

函数:Matplotlib.axes.axes.set_prop_cycle()

matplotlib库的Axes模块中的Axes.set_prop_cycle()函数用于设置Axes的cycle属性。

语法:

Axes.set_prop_cycle(self， *args， **kwargs)

参数:该方法接受以下参数。

循环器:该参数用于设置给定的循环器。

label:该参数是属性键。

values:该参数是属性值的有限长度可迭代对象。

Returns:该方法不返回任何值。

下面的例子演示了matplotlib.axes.axes.set_prop_cycle()函数在matplotlib.axes中的作用:

示例1

# Implementation of matplotlib function
from cycler import cycler
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
  
x = np.linspace(0, 200, 10)
  
yy = np.transpose([2 * np.sin(x + phi) for phi in x])
  
fig, ax1 = plt.subplots()
  
ax1.set_prop_cycle(color =['magenta', 'g',
                           'y', 'k'],
                   lw =[1, 2, 3, 4])
ax1.plot(yy)
ax1.set_title(' matplotlib.axes.Axes.set_prop_cycle() \
Example\n', fontsize = 12, fontweight ='bold')
plt.show()

输出:

Matplotlib.axes.axes.set_prop_cycle()

示例2

# Implementation of matplotlib function
from cycler import cycler
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
x = np.linspace(0, 3 * np.pi)
  
offsets = np.linspace(0, 3 * np.pi, 8, 
                      endpoint = False)
  
yy = np.transpose([2 * np.sin(x + phi) for phi in offsets])
  
plt.rc('lines', linewidth = 4)
plt.rc('axes', prop_cycle =(cycler(color =['r', 'g',
                                           'purple',
                                           'orange']) +
                           cycler(linestyle =['-', 
                                              '--',
                                              ':',
                                              '-.'])))
  
fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(nrows = 2)
ax0.plot(yy)
ax0.set_title('Above example with set_prop_cycle() \
function\n\nSet default color cycle to rgby',
              fontsize = 12, fontweight ='bold')
  
ax1.set_prop_cycle(color =['magenta', 'g', 
                           'y', 'k'],
                   lw =[1, 2, 3, 4])
ax1.plot(yy)
ax1.set_title('Set axes color cycle to cmyk',
              fontsize = 12, 
              fontweight ='bold')
  
plt.show()