Python matplotlib plt.plot传入*args时出现重复绘图异常

向plt.plot()传递任意数量参数时出现重复绘图问题：通过*args传入可选参数时，会生成重复曲线。编写的read_n_plot函数用于读取数据文件、返回列表格式数据并绘制对应曲线，绘制晶体XRD标准谱时需要与对比的实验数据有明显视觉区分。
已知*args是存储传入函数所有位置参数的元组，但始终无法找到将*args内参数原样整体传入的方法，避免出现plt.plot(arg1) -> plt.plot(arg2)这类逐个传参触发多次绘图的情况。
测试时传入的linestyle参数'--'完全未生效，图例显示存在两个绘图条目，出现曲线重复问题，效果如下：

现有代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

#def read_n_plot(datafile, color, thickness, style = '-', *args):
def read_n_plot(datafile, *args, **kwargs):
    vinkel = []
    intensitet = []
    with open(datafile, encoding='utf8', errors='ignore') as f:
        if datafile.endswith('.int'):
            next(f); next(f)
        lines = f.readlines()
        for line in lines:
            if line and line[0].isalpha():
                continue
            data = line.split()
            theta, counts = float(data[0]), float(data[1])
            vinkel.append(theta)
            intensitet.append(counts)
    intensitet_norm = [i/max(intensitet) for i in intensitet]
    plt.plot(vinkel, intensitet_norm, label = datafile, *args, **kwargs)
    return vinkel, intensitet_norm

plt.figure(figsize=(16,9))
read_n_plot('NaCl_data.xy', 'k', '--', lw = 1.0)
plt.legend(loc='best')
plt.xlabel(r'$2\theta$')
plt.xlim(0, 65)
plt.ylabel('Intensitet (a.u.)')
plt.tick_params(left=None)
plt.yticks([])
plt.show()

• plt.plot()支持多组数据连续传入绘图，会按顺序将位置参数解析为(x, y, fmt)的绘图组，其中fmt（控制颜色、线型、标记的格式字符串）必须是单个字符串，不能拆分为多个独立位置参数传入。
• 代码中拆分传入了'k'和'--'两个独立字符串，plt.plot()会将第一个字符串'k'识别为第一组数据的格式参数，将第二个字符串'--'识别为第二组绘图的y轴数据（字符串为可迭代对象，会被自动转换为数值序列），因此触发重复绘图，且'--'没有被识别为线型参数，导致虚线样式不生效。
• 函数内调用plt.plot()时，将关键字参数label=datafile写在了*args位置参数解包之前，不符合参数传递的规范，容易加剧解析混乱。

两种方案任选即可：

1. 格式字符串合并传参：将颜色、线型等格式符合并为单个fmt字符串传入，同时调整plt.plot()的参数顺序，将所有位置参数放在关键字参数之前：
   修正后的完整代码：

import matplotlib.pyplot as plt

def read_n_plot(datafile, *args, **kwargs):
    vinkel = []
    intensitet = []
    with open(datafile, encoding='utf8', errors='ignore') as f:
        if datafile.endswith('.int'):
            next(f); next(f)
        lines = f.readlines()
        for line in lines:
            if line and line[0].isalpha():
                continue
            data = line.split()
            theta, counts = float(data[0]), float(data[1])
            vinkel.append(theta)
            intensitet.append(counts)
    intensitet_norm = [i/max(intensitet) for i in intensitet]
    # 调整参数顺序：*args位置参数全部放在显式关键字参数之前
    plt.plot(vinkel, intensitet_norm, *args, label=datafile, **kwargs)
    return vinkel, intensitet_norm

plt.figure(figsize=(16,9))
# 将颜色和线型合并为单个fmt字符串'k--'传入
read_n_plot('NaCl_data.xy', 'k--', lw = 1.0)
plt.legend(loc='best')
plt.xlabel(r'$2\theta$')
plt.xlim(0, 65)
plt.ylabel('Intensitet (a.u.)')
plt.tick_params(left=False)
plt.yticks([])
plt.show()

2. 样式全部用关键字参数传递：不使用位置格式传样式，将颜色、线型等参数全部以关键字形式传入，完全避免位置参数被误识别为新数据集：
   调用时写法改为：

read_n_plot('NaCl_data.xy', color='k', linestyle='--', lw=1.0)

这种写法可读性更强，也不会出现参数解析错误，更推荐在参数较多时使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Andreas