如何在 matplotlib 中使用数据索引改变线图的线条颜色？

为了使线图中的线条颜色随数据索引变化，我们可以采取以下步骤：

步骤

  • 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。

  • 使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。

  • 获取较小的限制，**dydx**。

  • 使用 numpy 获取**点**和**线段**数据点。

  • 创建一个图形和一组子图。

  • 创建一个类，当被调用时，将数据线性归一化到某个范围内。

  • 从 numpy 数组**A**设置图像数组。

  • 设置集合的线宽(s)。

  • 设置轴 1 的颜色条。

  • 从颜色列表（即 r、g 和 b）生成颜色映射对象。

  • 重复步骤 6、7、8、9 和 10。

  • 设置 X 轴和 Y 轴的限制。

  • 要显示图形，请使用**show()**方法。

示例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection
from matplotlib.colors import ListedColormap, BoundaryNorm

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

x = np.linspace(0, 3 * np.pi, 500)
y = np.sin(x)

dydx = np.cos(0.5 * (x[:-1] + x[1:]))
points = np.array([x, y]).T.reshape(-1, 1, 2)
segments = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1)

fig, axs = plt.subplots(2, 1, sharex=True, sharey=True)
norm = plt.Normalize(dydx.min(), dydx.max())

lc = LineCollection(segments, cmap='viridis', norm=norm)
lc.set_array(dydx)
lc.set_linewidth(2)

line = axs[0].add_collection(lc)
fig.colorbar(line, ax=axs[0])
cmap = ListedColormap(['r', 'g', 'b'])
norm = BoundaryNorm([-1, -0.5, 0.5, 1], cmap.N)

lc = LineCollection(segments, cmap=cmap, norm=norm)
lc.set_array(dydx)
lc.set_linewidth(2)

line = axs[1].add_collection(lc)
fig.colorbar(line, ax=axs[1])

axs[0].set_xlim(x.min(), x.max())
axs[0].set_ylim(-1.1, 1.1)

plt.show()

输出

它将产生以下输出：

更新于：2022年2月2日

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