在 Python matplotlib 中，如何獲得折線圖或階梯圖中的線以顯示基于 y 值的梯度？示例圖（在 Tableau 中制作）：帶有根據(jù) x 值改變梯度的線的階梯圖代碼，改編自此答案：fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 4))x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]y = [2, 3, 9, 10, 2, 9, 0, 1, 9, 1, -8]T = np.linspace(0,1,np.size(x))**2s = 1for i in range(0, len(x)-s, s): ax.step(x[i:i+s+1], y[i:i+s+1], marker='.', color=(0.0,0.5,T[i]))ax.tick_params(axis='both', colors='lightgray', labelsize=8)
1 回答
慕沐林林
TA貢獻(xiàn)2016條經(jīng)驗(yàn) 獲得超9個(gè)贊
以下代碼的靈感來自matplotlib 文檔中的多色線示例。首先，使用 y 值繪制水平線段并為其著色。垂直部分被細(xì)分為小塊，并單獨(dú)著色。
vmin標(biāo)準(zhǔn)的值設(shè)置得低一些，以避免顏色圖的范圍太亮。
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection
import numpy as np
x = np.arange(50)
y = np.random.randint(-3, 4, x.size).cumsum()
fig, ax = plt.subplots()
norm = plt.Normalize(y.min() - y.ptp() * .2, y.max())
cmap = 'inferno_r'? # 'Reds'
horizontal_lines = np.array([x[:-1], y[:-1], x[1:], y[:-1]]).T.reshape(-1, 2, 2)
hor_lc = LineCollection(horizontal_lines, cmap=cmap, norm=norm)
hor_lc.set_array(y[:-1])
ax.add_collection(hor_lc)
factor = 10
long_y0 = np.linspace(y[:-1], y[1:], factor)[:-1, :].T.ravel()
long_y1 = np.linspace(y[:-1], y[1:], factor)[1:, :].T.ravel()
long_x = np.repeat(x[1:], factor - 1)
vertical_lines = np.array([long_x, long_y0, long_x, long_y1]).T.reshape(-1, 2, 2)
ver_lc = LineCollection(vertical_lines, cmap=cmap, norm=norm)
ver_lc.set_array((long_y0 + long_y1) / 2)
ax.add_collection(ver_lc)
ax.scatter(x, y, c=y, cmap=cmap, norm=norm)
plt.autoscale() # needed in case the scatter plot would be omited
plt.show()
這是另一個(gè)示例，具有黑色背景。在這種情況下，避免了顏色圖的最暗部分。更改的代碼部分是：
y = np.random.randint(-9, 10, x.size)
ax.patch.set_color('black')
norm = plt.Normalize(y.min(), y.max() + y.ptp() * .2)
cmap = 'plasma_r'
這是一個(gè)帶有 a 和藍(lán)-白-紅顏色圖的示例TwoSlopeNorm：
from matplotlib.colors import TwoSlopeNorm
y = np.random.uniform(-1, 1, x.size * 10).cumsum()[::10]
y = (y - y.min()) / y.ptp() * 15 - 5
norm = TwoSlopeNorm(vmin=-5, vcenter=0, vmax=10)
cmap = 'bwr'
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