Pyplot散点图，使用faceColors='none'，并保留edgecolors为默认确定性标记颜色选择

Question

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
plt.scatter(x, x**2, s=50, marker='s',facecolors='none')
plt.scatter(x, x**3, s=50, marker='s',facecolors='none')
plt.scatter(x, x**4, s=50, marker='s',facecolors='none')

它填充了正方形标记，但不留下任何标记边缘，因此实际上看不到输出。如果我改为使用

plt.scatter(x, x**2, s=50, marker='s',facecolors='none',edgecolors='r')
plt.scatter(x, x**3, s=50, marker='s',facecolors='none',edgecolors='g')
plt.scatter(x, x**4, s=50, marker='s',facecolors='none',edgecolors='b')

然后，我确实看到了一系列由未填充的红色方块表示的数据图，但缺点是，我必须使用Edgecolor显式地设置我想要的颜色。但是，由于我的实际数据将由数量可变的数组组成，而实际数量在运行时之前是未知的，所以我希望用相同的散点图和不同的颜色来绘制每个数据系列，但不必显式指定使用什么颜色。我可以用

plt.scatter(x, y, s=50, marker='s',facecolors='none',edgecolor=np.random.rand(3,))

正如我所看到的，这是答案，但这不是理想的，因为我希望在运行之间有确定性的颜色。例如，如果我有3个数组，那么要绘制的第一个数组总是颜色为“x”，第二个数组总是颜色为“y”，第三个数组总是颜色为“z”。将其扩展到n数组，则绘制的n数组也总是相同的颜色（其中n可能非常大）。

4个图，原来的3个图保持原来的颜色，如上图1所示

Edit：顺便说一句，有人知道在设置facecolors='none'时不包括edgefaces（这样我们就可以轻松地使用默认的pyplot颜色）的原因吗？这似乎是一个相当奇怪的设计选择。

Answer 1

前面要注意两件事。

>

您希望有n不同的颜色，而n是先验未知的。Matplotlib的默认颜色周期有10种颜色。因此，如果n有可能大于10，那么不自己定义任何颜色的前提就不成立了。然后您需要选择一个自定义的颜色循环，或者定义颜色并在它们上循环。

如果你想有不同颜色或大小的标记，散射主要是有用的。如果所有标记都是相同的颜色，那么可以轻松地使用plot。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
plt.plot(x, x**2, ls='none', ms=7, marker='s', mfc='none')
plt.plot(x, x**3, ls='none', ms=7, marker='s', mfc='none')
plt.plot(x, x**4, ls='none', ms=7, marker='s', mfc='none')

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])

plt.scatter(x, x**2, s=50, marker="$\u25A1$") 
plt.scatter(x, x**3, s=50, marker="$\u25A1$")
plt.scatter(x, x**4, s=50, marker="$\u25A1$")

plt.show()