我认为你想使用Axes方法set_color_cycle。正如你所想象的，它设置了默认分配颜色时循环的颜色列表，即当没有颜色关键字提供给plot调用时。这里是你的例子的扩展版本：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
X = np.arange(1990, 1994)
Y = [[  1.50615936e+08,   5.88252480e+07,   2.60363587e+08],
     [  1.53193798e+08,   5.91663430e+07,   2.63123995e+08],
     [  1.55704596e+08,   5.94899260e+07,   2.65840188e+08],
     [  1.58175186e+08,   5.97843680e+07,   2.68559452e+08]]
colors = [(0.99609375, 0.3984375, 0.3984375), 
          (0.796875, 0.0, 0.99609375),
          (0.59765625, 0.99609375, 0.0)]
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax1.set_title('old way')
ax1.plot(X, Y)
[ax1.lines[i].set_color(color) for i, color in enumerate(colors)]
ax2 = fig.add_subplot(212)
ax2.set_title('new way')
ax2.set_color_cycle(colors)
ax2.plot(X, Y)
fig.savefig('manycolors.py')
plt.show()

这将产生两个具有相同颜色线的子图：

仍然有一个比@Yann建议的 * 更新 * 的“新方法”，因为Matplotlib版本1.5。（depricated）你应该使用set_prop_cycle.这里你有他的例子重做.我还建议你使用Seaborn，它有很多预先定义的调色板，你可以选择颜色的数量.调色板的颜色是基于Colorbrewer，一个工具来选择好的颜色图。这是我的@Yann代码版本：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns
X = np.arange(1990, 1994)
Y = [[  1.50615936e+08,   5.88252480e+07,   2.60363587e+08],
     [  1.53193798e+08,   5.91663430e+07,   2.63123995e+08],
     [  1.55704596e+08,   5.94899260e+07,   2.65840188e+08],
     [  1.58175186e+08,   5.97843680e+07,   2.68559452e+08]]
colors = sns.color_palette("hls", len(Y[0]))
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax1.set_title('old way')
ax1.plot(X, Y)
[ax1.lines[i].set_color(color) for i, color in enumerate(colors)]
ax2 = fig.add_subplot(212)
ax2.set_title('new way')
ax2.set_prop_cycle('color', colors)
ax2.plot(X, Y)
plt.show()