Python matplotlib中清晰可读的灰度线图？

我是学计算机科学的本科生。对于我的大多数课程，我必须制作某种图形来显示我的结果。我的大多数教授都想把这些图表打印出来（或者，如果他们接受PDF，他们会自己打印一份），以便给它打分。我使用

matplotlib

和其他一些工具来生成图形，效果很好

然而，我的问题是，我打印出来的（彩色）线条图往往无法解读。举一个相对温和的例子：

一个更糟糕的例子（可能是我对图形本身设计的更多问题）是：

当以黑白打印出来时，这个系列就无法区分了

下面是我可能用来生成图形的脚本之一的示例。我真的很想找到一种方法，使图形在黑白打印机上打印时看起来尽可能清晰——我该怎么做呢？在B/W中，哪些技术对于提高图表的可读性最有效

from matplotlib import pyplot

SERIES_COLORS = 'bgrcmyk'

def plot_series(xy_pairs, series, color):
    label_fmt = "{}Lock"
    x, y_lists = zip(*xy_pairs)
    normalized_ys = [[y / numpy.linalg.norm(ys) for y in ys]
                     for ys in y_lists]

    y = [numpy.average(y_list) for i, y_list
         in enumerate(normalized_ys)]
    y_err = [numpy.std(y_list) for i, y_list in
             enumerate(normalized_ys)]

    pyplot.errorbar(x, y, y_err,
                    label=label_fmt.format(series),
                    fmt='{}o-'.format(color)
                    ls='-')


def main():
    big_dataset = {
        'a': data_for_a,
        'b': data_for_b,
        'c': data_for_c,.
        ....
    }

    for series, color in zip(SERIES_COLORS, big_dataset):
        processed = do_work(big_dataset[series])

        plot_series(processed, series, color)

    pyplot.show()

---

您可以使用不同的线条样式和标记

这是一个很好的例子

希望能有帮助

#!/usr/bin/env python
# This should probably be replaced with a demo that shows all
# line and marker types in a single panel, with labels.

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D
import numpy as np

t = np.arange(0.0, 1.0, 0.1)
s = np.sin(2*np.pi*t)
linestyles = ['_', '-', '--', ':']
markers = []
for m in Line2D.markers:
    try:
        if len(m) == 1 and m != ' ':
            markers.append(m)
    except TypeError:
        pass

styles = markers + [
    r'$\lambda$',
    r'$\bowtie$',
    r'$\circlearrowleft$',
    r'$\clubsuit$',
    r'$\checkmark$']

colors = ('b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k')

plt.figure(figsize=(8,8))

axisNum = 0
for row in range(6):
    for col in range(5):
        axisNum += 1
        ax = plt.subplot(6, 5, axisNum)
        color = colors[axisNum % len(colors)]
        if axisNum < len(linestyles):
            plt.plot(t, s, linestyles[axisNum], color=color, markersize=10)
        else:
            style = styles[(axisNum - len(linestyles)) % len(styles)]
            plt.plot(t, s, linestyle='None', marker=style, color=color, markersize=10)
        ax.set_yticklabels([])
        ax.set_xticklabels([])

plt.show()

x = linspace(0,1,10)
ls = ["-","--","-."]
markers = ["o","s","d"]
clrs = ["k"]
k = 1

for l in ls:
    for m in markers:
        for c in clrs:
            plot(x,x**k,m+l+c)
            k+=1