Normalerweise verwende ich eine Kombination aus Grundfarben und Linienstilen, um verschiedene Datensätze darzustellen. Angenommen, wir haben 16 Datensätze, von denen jeder vier zu einer Gruppe gehört (einige Eigenschaften gemeinsam haben). Dann ist es einfach zu visualisieren, wenn wir jede Gruppe mit einer gemeinsamen Farbe darstellen, aber ihre Mitglieder mit unterschiedlichen Linienstilen.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
models=['00','01', '02', '03', '04', '05', '06', '07', '08', '09', '10',\
'11', '12', '13', '14', '15', '16']
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
x = np.linspace(-1,1,100)
y = np.sin(x)
clrs_list=['k','b','g','r']
styl_list=['-','--','-.',':']
for i in range(0,16):
clrr=clrs_list[i // 4]
styl=styl_list[i % 4]
modl=models[i+1]
frac=(i+1)/10.0
ax.plot(x,y+frac,label=modl,color=clrr,ls=styl)
plt.legend()
plt.show()