在matplotlib版本〉= 1.5中，可以打印名为axes.prop_cycle的rcParam：

print(plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color'])

# [u'#1f77b4', u'#ff7f0e', u'#2ca02c', u'#d62728', u'#9467bd', u'#8c564b', u'#e377c2', u'#7f7f7f', u'#bcbd22', u'#17becf']

或者等效地，在python2中：

print plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']

在1.5以下的版本中，这被称为color_cycle：

print plt.rcParams['axes.color_cycle']

# [u'b', u'g', u'r', u'c', u'm', u'y', u'k']

请注意，默认颜色循环在版本2.0.0中已更改http://matplotlib.org/users/dflt_style_changes.html#colors-in-default-property-cycle

通常，不需要从任何地方获取默认颜色循环，因为它是默认颜色循环，所以使用它就足够了。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

t = np.arange(5)

for i in range(4):
    line, = ax.plot(t,i*(t+1), linestyle = '-')
    ax.plot(t,i*(t+1)+.3,color = line.get_color(), linestyle = ':')

plt.show()

如果你想 * 使用 * 默认颜色循环来做一些不同的事情，当然有几个选项。

“tab10”色彩Map表

首先需要注意的是，"tab10"色彩Map表包含默认颜色循环中的颜色，您可以通过cmap = plt.get_cmap("tab10")获取。
因此，与上述等效的是

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

t = np.arange(5)
cmap = plt.get_cmap("tab10")
for i in range(4):
    ax.plot(t,i*(t+1),   color=cmap(i), linestyle = '-')
    ax.plot(t,i*(t+1)+.3,color=cmap(i), linestyle = ':')

plt.show()

颜色循环中的颜色

你也可以直接使用颜色循环器cycle = plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']，它给出了循环中的颜色列表，你可以用它来迭代。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

t = np.arange(5)
cycle = plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']

for i in range(4):
    ax.plot(t,i*(t+1),   color=cycle[i], linestyle = '-')
    ax.plot(t,i*(t+1)+.3,color=cycle[i], linestyle = ':')

plt.show()

CN表示法

最后，CN表示法允许获得颜色循环的第N种颜色color="C{}".format(i)。然而，这仅适用于前10种颜色（N in [0,1,...9]）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

t = np.arange(5)

for i in range(4):
    ax.plot(t,i*(t+1),   color="C{}".format(i), linestyle = '-')
    ax.plot(t,i*(t+1)+.3,color="C{}".format(i), linestyle = ':')

plt.show()

此处显示的所有代码均生成相同的图。

重新审视CN表示法

我想谈谈Matplotlib的一个新发展。
最后，CN表示法允许获得颜色循环的第N种颜色color="C{}".format(i)。
但是，

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

t = np.linspace(0,6.28, 629)                                                      
for N in (1, 2): 
    C0N, C1N = 'C%d'%(N), 'C%d'%(N+10) 
    plt.plot(t, N*np.sin(t), c=C0N, ls='-',  label='c='+C0N) 
    plt.plot(t, N*np.cos(t), c=C1N, ls='--', label='c='+C1N) 
plt.legend() ; plt.grid() ; plt.show()

给予

如果您正在寻找一个快速的一行程序来获取matplotlib用于其线条的RGB颜色，请使用以下代码：

>>> import matplotlib; print('\n'.join([str(matplotlib.colors.to_rgb(c)) for c in matplotlib.pyplot.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']]))
(0.12156862745098039, 0.4666666666666667, 0.7058823529411765)
(1.0, 0.4980392156862745, 0.054901960784313725)
(0.17254901960784313, 0.6274509803921569, 0.17254901960784313)
(0.8392156862745098, 0.15294117647058825, 0.1568627450980392)
(0.5803921568627451, 0.403921568627451, 0.7411764705882353)
(0.5490196078431373, 0.33725490196078434, 0.29411764705882354)
(0.8901960784313725, 0.4666666666666667, 0.7607843137254902)
(0.4980392156862745, 0.4980392156862745, 0.4980392156862745)
(0.7372549019607844, 0.7411764705882353, 0.13333333333333333)
(0.09019607843137255, 0.7450980392156863, 0.8117647058823529)

或者对于uint8：

import matplotlib; print('\n'.join([str(tuple(int(round(v*255)) for v in matplotlib.colors.to_rgb(c))) for c in matplotlib.pyplot.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']]))
(31, 119, 180)
(255, 127, 14)
(44, 160, 44)
(214, 39, 40)
(148, 103, 189)
(140, 86, 75)
(227, 119, 194)
(127, 127, 127)
(188, 189, 34)
(23, 190, 207)