如何在Matplotlib折线图中自定义各折线的固定颜色？

要让不同图表中对应列的折线颜色保持一致，核心是给plot方法传入固定的颜色序列，替代默认的随机配色。以下是几种实用的实现方式：

方法1：直接指定与列顺序匹配的颜色列表 #

如果数据集的列顺序固定，直接定义一个颜色列表，和列的顺序一一对应即可：

import matplotlib.pyplot as plt

# 自定义颜色列表，顺序与cum_return_pf的列顺序完全对应
# 支持十六进制码、RGB元组、官方颜色名称
custom_colors = ['#FF5733', '#33FF57', '#3357FF', '#F333FF', '#FF33A6', '#FFC300']

ax = cum_return_pf.plot(figsize=(10, 5), color=custom_colors)
ax.set(xlabel="Year", ylabel="Return") 
plt.savefig('Comparison.jpg', dpi=300)

方法2：用字典绑定列名与颜色（更稳妥） #

如果后续数据集的列顺序可能变化，用字典把列名和固定颜色绑定，确保颜色和列的对应关系不会混乱：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义列名到颜色的映射字典，覆盖所有6个列
color_mapping = {
    '列名1': '#FF5733',
    '列名2': '#33FF57',
    '列名3': '#3357FF',
    '列名4': '#F333FF',
    '列名5': '#FF33A6',
    '列名6': '#FFC300'
}

# 按当前数据集的列顺序提取对应颜色
custom_colors = [color_mapping[col] for col in cum_return_pf.columns]

ax = cum_return_pf.plot(figsize=(10, 5), color=custom_colors)
ax.set(xlabel="Year", ylabel="Return") 
plt.savefig('Comparison.jpg', dpi=300)

方法3：自定义Colormap复用配色方案 #

如果需要在多个图表中复用同一套配色，可以创建自定义的Colormap：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

# 创建自定义配色的Colormap
custom_cmap = ListedColormap(['#FF5733', '#33FF57', '#3357FF', '#F333FF', '#FF33A6', '#FFC300'])

# 提取对应数量的颜色（匹配数据集列数）
custom_colors = custom_cmap(range(len(cum_return_pf.columns)))

ax = cum_return_pf.plot(figsize=(10, 5), color=custom_colors)
ax.set(xlabel="Year", ylabel="Return") 
plt.savefig('Comparison.jpg', dpi=300)

注意事项 #

• 颜色格式支持：十六进制码（如#FF5733）、RGB元组（如(0.8, 0.2, 0.1)）、Matplotlib内置颜色名（如'red'、'darkblue'）。
• 只要保持使用同一套颜色配置，无论生成多少次图表，对应列的折线颜色都会完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Terminator6677