一方のグラフの点の色を踏まえて、もう一方のグラフの点の色を自動設定したい

Question

実現したいこと

ディレクトリ構造は以下のようになっています。
pref1
├a.csv
├b.csv
├c.csv
├source.py

pref2
├b.csv
├c.csv
├d.csv
├source.py

a、b、c、dはデータ名です。
分かりにくくて申し訳ありませんが、例えば、pref1のときのb.csvとpref2のときのb.csvはファイル名同じですが別の数値が入っています。

pref1の中のb.csv
X Y
200 3
300 3.6

pref2の中のb.csv
X Y
600 3.4
700 2.8

「該当のソースコード」を実行すると、prefの値（1か2）で分けて2つの図が出力されます。

pref1のとき、図1とします。

pref2のとき、図2とします。

図1のマーカーの色は自動設定になっています。
図2のマーカーの色を図1を踏まえて自動設定にする方法はありますでしょうか。
図1の色がa, b, cの順に青、オレンジ、緑なので、図2の色をb, c, dの順にオレンジ、緑、（その次の自動設定で決まる色）にしたいです。

1つ1つ手動で色を設定するのは間違えそうなので、できるだけ自動設定機能を利用したいです。

該当のソースコード

import pandas as pd
import numpy as np
import csv
import matplotlib.pyplot as plt

pref = 2
if pref==1:
    setxmin = 0
    setxmax = 500
    setymin = 2.6
    setymax = 4.0
    savename='result1.jpg'
    data_name = ['a', 'b', 'c']
    
elif pref==2:
    setxmin = 500
    setxmax = 1000
    setymin = 2.6
    setymax = 4
    savename='result2.jpg'
    data_name = ['b', 'c', 'd']
    
plt.rcParams['mathtext.fontset'] = 'stix'  
fig, ax = plt.subplots()

for i, dn in enumerate(data_name): 
    df = pd.read_csv(dn + '.csv')
    ax.plot('X', 'Y', data=df, marker='o', label=dn, linestyle='None')

ax.set_xlabel('$X$',fontsize=15, fontname="Times New Roman")
ax.set_ylabel('$Y$',fontsize=15, fontname="Times New Roman")
ax.grid()
ax.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1.05, 1), fontsize=18)
ax.set_xlim([setxmin,setxmax])
ax.set_ylim([setymin,setymax])
plt.tick_params(labelsize=11)
plt.tight_layout()
plt.savefig(savename)
plt.show()

試したこと

予めファイル名と色を対応させておくのかなと思いましたが、よく分かりませんでした。

Answer 1

colorとして C0とかC1を指定すれば、パレットの0番目、1番目という意味になるので、以下のように書けます。

all_data_name = ['a', 'b', 'c', 'd']
colors = {dn: f'C{i}' for i, dn in enumerate(all_data_name)}

ax.plot('X', 'Y', data=df, marker='o', c=colors[dn], label=dn, linestyle='none')

https://matplotlib.org/stable/users/explain/colors/colors.html#cn-color-selection
(10個以上データがある場合はもうちょっと工夫しないといけないですね)

Comments

[yyicp]

できました。
どうもありがとうございました。

Answer 2

デフォルトのカラーサイクルは plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color'] で取得することができますので、それとデータファイル名との辞書(dict)を作成します。ただ、カラーサイクルは10種類なのでデータが10個よりも多い場合は同じ色のデータが混在することになります。その点にご留意ください。

pref1_data_name = ['a', 'b', 'c']
pref2_data_name = ['b', 'c', 'd']

data = sorted(set(pref1_data_name + pref2_data_name))
default_color_cycle = plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']
colors_dict = dict(zip(data, default_color_cycle))

pref = 1
if pref==1:
    setxmin = 0
    setxmax = 500
    setymin = 2.6
    setymax = 4.0
    savename='result1.jpg'
    data_name = pref1_data_name
    
elif pref==2:
    setxmin = 500
    setxmax = 1000
    setymin = 2.6
    setymax = 4
    savename='result2.jpg'
    data_name = pref2_data_name

plt.rcParams['mathtext.fontset'] = 'stix'  
fig, ax = plt.subplots()

for i, dn in enumerate(data_name): 
    df = pd.read_csv(dn + '.csv')
    ax.plot(df['X'], df['Y'], marker='o', label=dn, linestyle='None', color=colors_dict[dn])

Comments

[yyicp]

できました。
どうもありがとうございました。

Answer 3

予めファイル名と色を対応させておく

であれば、とりあえずこんな感じでしょうか。

データ名と色の対応を辞書で作る

color = {
    'a': '#000000',
    'b': '#0000ff',
    'c': '#006400',
    'd': '#7fff00'
    }

プロットするときに、色を指定する。

ax.plot(
    'X', 'Y', 
    data=df, 
    marker='o', 
    c=color[dn], 
    label=dn, 
    linestyle='None')

Comments

[yyicp]

できました。
どうもありがとうございました。

自動設定の色をそのまま使えると、より嬉しいです。
つまり、aを自動設定の一番目の色、bを自動設定の二番目の色、cを自動設定の三番目の色、dを自動設定の四番目の色、という感じです。

[TakaiY]

> 自動設定の色をそのまま使えると、より嬉しいです
なぜですか？

[yyicp]

自分で色を指定する手間が省けるから、と思っているのですが
もしかして私、何かおかしな考え方をしていますでしょうか。

[TakaiY]

であれば、他の方の回答にあるとおりにすれば、デフォルトのカラーマップが取得できます。

[yyicp]

ご回答ありがとうございました。