itertools.cycle将无限期地迭代一个列表或元组。这比随机选择标记的函数更可取。

Python 2.x

import itertools
marker = itertools.cycle((',', '+', '.', 'o', '*')) 
for n in y:
    plt.plot(x,n, marker = marker.next(), linestyle='')

Python 3.x

import itertools
marker = itertools.cycle((',', '+', '.', 'o', '*')) 
for n in y:
    plt.plot(x,n, marker = next(marker), linestyle='')

你可以使用它来生成这样的图（Python 2.x）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import itertools

x = np.linspace(0,2,10)
y = np.sin(x)

marker = itertools.cycle((',', '+', '.', 'o', '*')) 

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

for q,p in zip(x,y):
    ax.plot(q,p, linestyle = '', marker=marker.next())
    
plt.show()

似乎还没有人提到用于循环属性的内置pyplot方法。这就是：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from cycler import cycler

x = np.linspace(0,3,20)
y = np.sin(x)

fig = plt.figure()
plt.gca().set_prop_cycle(marker=['o', '+', 'x', '*', '.', 'X']) # gca()=current axis

for q,p in zip(x,y):
    plt.plot(q,p, linestyle = '')

plt.show()

但是，这样你就失去了色彩循环。您可以通过将颜色cycler和标记cycler对象相乘或相加来添加背景色，如下所示：

fig = plt.figure()

markercycle = cycler(marker=['o', '+', 'x', '*', '.', 'X'])
colorcycle = cycler(color=['blue', 'orange', 'green', 'magenta'])
# Or use the default color cycle:
# colorcycle = cycler(color=plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color'])

plt.gca().set_prop_cycle(colorcycle * markercycle) # gca()=current axis

for q,p in zip(x,y):
    plt.plot(q,p, linestyle = '')

plt.show()

当添加循环时，它们需要具有相同的长度，因此在这种情况下，我们只使用markercycle的前四个元素：

plt.gca().set_prop_cycle(colorcycle + markercycle[:4]) # gca()=current axis

您也可以使用标记生成的元组，例如。作为

import matplotlib.pyplot as plt
markers = [(i,j,0) for i in range(2,10) for j in range(1, 3)]
[plt.plot(i, 0, marker = markers[i], ms=10) for i in range(16)]

详情请参见Matplotlib markers doc site。
此外，这还可以与上面提到的itertools.cycle循环结合使用

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
markers=['^', 's', 'p', 'h', '8']
for i in range(5):
    plt.plot(x[i], y[i], c='green', marker=markers[i])
    plt.xlabel('X Label')
    plt.ylabel('Y Label') 
plt.show()

只需手动创建一个包含标记字符的数组并使用它，例如：

markers=[',', '+', '-', '.', 'o', '*']