下面我提供了一些函数来将彩色线转换为具有独特风格的黑线。我的快速测试显示，在7行之后，颜色重复。如果不是这样（我犯了一个错误），那么需要对提供的例程中的“常量”COLORMAP进行轻微调整。
下面是例程和示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def setAxLinesBW(ax):
    """
    Take each Line2D in the axes, ax, and convert the line style to be 
    suitable for black and white viewing.
    """
    MARKERSIZE = 3

    COLORMAP = {
        'b': {'marker': None, 'dash': (None,None)},
        'g': {'marker': None, 'dash': [5,5]},
        'r': {'marker': None, 'dash': [5,3,1,3]},
        'c': {'marker': None, 'dash': [1,3]},
        'm': {'marker': None, 'dash': [5,2,5,2,5,10]},
        'y': {'marker': None, 'dash': [5,3,1,2,1,10]},
        'k': {'marker': 'o', 'dash': (None,None)} #[1,2,1,10]}
        }

    lines_to_adjust = ax.get_lines()
    try:
        lines_to_adjust += ax.get_legend().get_lines()
    except AttributeError:
        pass

    for line in lines_to_adjust:
        origColor = line.get_color()
        line.set_color('black')
        line.set_dashes(COLORMAP[origColor]['dash'])
        line.set_marker(COLORMAP[origColor]['marker'])
        line.set_markersize(MARKERSIZE)

def setFigLinesBW(fig):
    """
    Take each axes in the figure, and for each line in the axes, make the
    line viewable in black and white.
    """
    for ax in fig.get_axes():
        setAxLinesBW(ax)

xval = np.arange(100)*.01

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(211)

ax.plot(xval,np.cos(2*np.pi*xval))
ax.plot(xval,np.cos(3*np.pi*xval))
ax.plot(xval,np.cos(4*np.pi*xval))
ax.plot(xval,np.cos(5*np.pi*xval))
ax.plot(xval,np.cos(6*np.pi*xval))
ax.plot(xval,np.cos(7*np.pi*xval))
ax.plot(xval,np.cos(8*np.pi*xval))

ax = fig.add_subplot(212)
ax.plot(xval,np.cos(2*np.pi*xval))
ax.plot(xval,np.cos(3*np.pi*xval))
ax.plot(xval,np.cos(4*np.pi*xval))
ax.plot(xval,np.cos(5*np.pi*xval))
ax.plot(xval,np.cos(6*np.pi*xval))
ax.plot(xval,np.cos(7*np.pi*xval))
ax.plot(xval,np.cos(8*np.pi*xval))

fig.savefig("colorDemo.png")
setFigLinesBW(fig)
fig.savefig("bwDemo.png")

字符串
这提供了以下两个图：首先是彩色图：x1c 0d1x然后是黑色和白色图：

您可以调整每种颜色转换为样式的方式。如果您只想使用破折号样式（-. vs. -- vs.任何您想要的图案），请将COLORMAP对应的“标记”值设置为None并调整“破折号”图案，反之亦然。
例如，字典中的最后一个颜色是“k”（黑色）;最初我只有一个虚线模式[1,2,1,10]，对应于一个显示的像素，两个不显示，一个显示，10个不显示，这是一个点-点-空间模式。然后我注解了它，将破折号设置为（None，None），这是一种非常正式的表示实线的方式，并添加了标记“o”，代表圆形。
我还设置了一个“常量”MARKERSIZE，它将设置每个标记的大小，因为我发现默认的大小有点大。
当你的线已经有一个破折号或标记图案时，这显然不能处理这种情况，但是你可以使用这些例程作为起点来构建一个更复杂的转换器。例如，如果你原来的图有一条红色实线和一条红色虚线，它们都将通过这些例程变成黑色的点划线。当你使用它们时，请记住。

TL;DR

x1c 0d1x的数据

import matplotlib.pyplot as plt
from cycler import cycler
monochrome = (cycler('color', ['k']) * cycler('marker', ['', '.']) *
              cycler('linestyle', ['-', '--', ':', '=.']))
plt.rc('axes', prop_cycle=monochrome)
...

字符串

扩展应答

较新的matplotlib版本引入了新的rcParams，即axes.prop_cycle

In [1]: import matplotlib.pyplot as plt

In [2]: plt.rcParams['axes.prop_cycle']
Out[2]: cycler('color', ['b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k'])

型
对于plt.style.use(...)或with plt.style.context(...):提供的预封装样式，prop_cycle等效于传统的 * 和已弃用的 * axes.color_cycle

In [3]: plt.rcParams['axes.color_cycle']
/.../__init__.py:892: UserWarning: axes.color_cycle is deprecated and replaced with axes.prop_cycle; please use the latter.
  warnings.warn(self.msg_depr % (key, alt_key))
Out[3]: ['b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k']

型
但是cycler对象有更多的可能性，特别是复杂的cycler可以由简单的对象组成，涉及不同的属性，使用+和*，分别表示压缩和笛卡尔积。
在这里，我们导入cycler辅助函数，我们定义了3个简单的cycler，它们引用不同的属性，最后使用笛卡尔积组合它们

In [4]: from cycler import cycler
In [5]: color_c = cycler('color', ['k'])
In [6]: style_c = cycler('linestyle', ['-', '--', ':', '-.'])
In [7]: markr_c = cycler('marker', ['', '.', 'o'])
In [8]: c_cms = color_c * markr_c * style_c
In [9]: c_csm = color_c * style_c * markr_c

型
这里我们有两个不同的（？）复数cycler，是的，它们是不同的，因为这个运算是非交换的，看一下

In [10]: for d in c_csm: print('\t'.join(d[k] for k in d))
-               k
-       .       k
-       o       k
--              k
--      .       k
--      o       k
:               k
:       .       k
:       o       k
-.              k
-.      .       k
-.      o       k

In [11]: for d in c_cms: print('\t'.join(d[k] for k in d))
-               k
--              k
:               k
-.              k
-       .       k
--      .       k
:       .       k
-.      .       k
-       o       k
--      o       k
:       o       k
-.      o       k

型
元素周期的变化更快的是最后在产品等，这是很重要的，如果我们想要一定的顺序在造型线。
如何使用cycler s的组成？通过plt.rc的方式，或等效的方式来修改matplotlib的rcParams。例如，

In [12]: %matplotlib
Using matplotlib backend: Qt4Agg
In [13]: import numpy as np
In [14]: x = np.linspace(0, 8, 101)
In [15]: y = np.cos(np.arange(7)+x[:,None])
In [16]: plt.rc('axes', prop_cycle=c_cms)
In [17]: plt.plot(x, y);
In [18]: plt.grid();

型

的
当然，这只是一个例子，OP可以混合和匹配不同的属性，以实现最令人愉快的视觉输出。
PS我忘了提一下，这种方法会自动处理图例框中的线样本，

我大量使用了Yann的代码，但今天我读到了Can i cycle through line styles in matplotlib的答案，所以现在我将以这种方式绘制BW图：

import pylab as plt
from itertools import cycle
lines = ["k-","k--","k-.","k:"]
linecycler = cycle(lines)
plt.figure()
for i in range(4):
    x = range(i,i+10)
    plt.plot(range(10),x,next(linecycler))
plt.show()

字符串

的数据

像plot(x,y,'k-.')这样的东西会产生黑色（'k'）点虚线（'-.'），这不是你要找的吗？