Matplotlib绘图：无需显式迭代为数组列指定自定义颜色

当y为2D数组时，确实可以不用手动循环，直接通过指定颜色列表为每一列的线条自定义颜色，同时让每组散点和对应拟合线使用同色，以下是两种实用方法：

方法1：自定义颜色循环（更灵活） #

通过设置当前子图的颜色循环规则，让plt.plot自动按你指定的颜色依次绘制所有线条，散点和拟合线会自动匹配对应颜色：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from cycler import cycler

np.random.seed(0)

# 生成示例数据
slope = [1, 2, 3]
X = np.arange(10) 
Y = slope * X[:,None] + np.random.randn(10,3)

# 计算拟合曲线
params = np.polyfit(X, Y, deg=1)
x = np.linspace(0, 10, 50)
y = np.polyval(params, x[:,None])

# 设置自定义颜色循环
colors = ['b', 'r', 'g']
plt.gca().set_prop_cycle(cycler('color', colors))

# 直接绘制所有散点和拟合线，自动应用循环颜色
plt.plot(X, Y, '.')
plt.plot(x, y)

plt.show()

方法2：直接传递颜色列表给plot函数 #

Matplotlib支持直接给plot的color参数传入长度与y列数一致的颜色列表，每列线条会对应列表中的颜色：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(0)

# 生成示例数据和拟合曲线
slope = [1, 2, 3]
X = np.arange(10) 
Y = slope * X[:,None] + np.random.randn(10,3)
params = np.polyfit(X, Y, deg=1)
x = np.linspace(0, 10, 50)
y = np.polyval(params, x[:,None])

colors = ['b', 'r', 'g']

# 绘制散点，指定每列对应颜色
plt.plot(X, Y, '.', color=colors)
# 绘制拟合线，对应相同颜色
plt.plot(x, y, color=colors)

plt.show()

两种方法都能实现你想要的效果，完全替代手动循环的写法。需要注意的是，Matplotlib 3.0及以上版本对color参数接受可迭代对象的支持更完善，若使用旧版本建议优先选择方法1。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者alpelito7