Python 如何更改matplotlib中多个绘图的默认颜色？

我想对Jupyter笔记本中的每个绘图使用相同的颜色映射/颜色循环/调色板

使用seaborn软件包，我可以使用：

seaborn.set_palette('Set1')  

有没有办法只使用matplotlib而不使用seaborn来实现同样的功能

我知道如何分别为每个绘图定义颜色贴图，并且我知道预定义的样式（例如，ggplot），但我找不到一种方法一次只为所有绘图定义颜色贴图

我的目的是为我的学生简化代码，因此在

set\u palete（）

后面使用复杂的代码不是一个选项

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编辑：正如公认的答案所示，我把颜色映射与颜色循环混淆了

matplotlib中的默认颜色映射为“viridis”。这是在

“image.cmap”

中设置的

默认颜色循环可通过

“axes.prop_cycle”

rcParam更改

import matplotlib.pyplot as plt
# to change default colormap
plt.rcParams["image.cmap"] = "Set1"
# to change default color cycle
plt.rcParams['axes.prop_cycle'] = plt.cycler(color=plt.cm.Set1.colors)

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设置调色板的源代码。由于helper函数，在没有seaborn的情况下，需要大量代码来重现
set\u调色板
的确切行为。但是，如果您只需要该行为的一个子集，您可以在源代码中找到所需的内容。或者解释您正在寻找的行为子集（特定用例、python版本和matplotlib版本），也许我们可以帮助您。是的，我尝试了这一点，但我的目的是让代码对我的学生更简单，并且，在您设置时，它需要许多帮助函数。我会澄清我的问题。谢谢，但这只适用于图像（使用
imshow（）
创建的绘图），不适用于常规绘图（散点图、条形图等）。如果我错了，请告诉我。这适用于任何使用彩色贴图的绘图。然后，它将使用指定为rcParam的颜色贴图，例如散点图。Matplotlib条形图不使用任何颜色映射，因此您希望发生什么？我正在寻找与
set\u调色板（）
相同的行为。如果我用类似于
plt.rcParams[“image.cmap”]=“Accent”
的东西重新定义colormap，当我调用
plt.scatter（x[：，0]，x[：，1]）
（不带颜色参数）时，它将使用colormap上的第一种颜色。但也许我错误地期望一个颜色贴图作为调色板。啊，你不想在这里更改任何颜色贴图。您要设置默认的颜色循环。我相信这两个复制品的组合能满足你的需求。但我也相应地编辑了答案。如果没有，你可以问得更具体一些。是的，这正是我想要的！但它实际上是一个复制品。那么我应该删除吗？我不想浪费你的努力。