在matplotlib中如何使用变量来指定gnuplot的线条颜色？

Question

我有一个由y值组成的数组，形成一条线。此外，我还有一个与y值数组具有相同元素数量的数组，范围从0到1。我们将这个数组称为“z”。我想绘制y值数组，以使每个点的颜色对应于z值。

在gnuplot中，您可以使用“lc variable”来实现这一点：

plot ’data’ using 1:2:3 with points lc variable  

使用此处的建议：Matplotlib散点图；颜色作为第三个变量的函数，我能够使用散点图，它确实起到了作用：

import matplotlib as mpl  
import matplotlib.pyplot as plt  

plt.scatter(x, y, c=z, s=1, edgecolors='none', cmap=mpl.cm.jet)  
plt.colorbar()  
plt.show()  

有没有一种类似于matplotlib中plot方法的方法可以实现这个功能？

plt.plot(x, y, c=z)

当我尝试使用上述代码时，所有的行都只是呈现为黑色。

- Manila Thrilla

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在gnuplot中，lc variable根据最后一列的值选择线型索引。要将其用作颜色，请使用例如lc palette z。 - Christoph

Answer 1

我遇到了同样的问题：想要绘制颜色不均匀的线条，这些线条的颜色应该依赖于第三个变量（z）。

但是我绝对希望使用线条，而不是标记（正如@joaquin的答案中所示）。 我在matplotlib画廊示例中找到了一个解决方案，使用了matplotlib.collections.LineCollection类（链接在这里）。

下面是我的示例，它在Basemap中绘制轨迹，并根据其高度着色：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from matplotlib.collections import LineCollection
import numpy as np

m = Basemap(llcrnrlon=-42,llcrnrlat=0,urcrnrlon=5,urcrnrlat=50, resolution='h')
fig = plt.figure()
m.drawcoastlines()
m.drawcountries()

for i in trajectorias:
    # for each i, the x (longitude), y (latitude) and z (height)
    # are read from a file and stored as numpy arrays

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

    lc = LineCollection(segments, cmap=plt.get_cmap('Spectral'),
                        norm=plt.Normalize(250, 1500))
    lc.set_array(z)
    lc.set_linewidth(2)

    plt.gca().add_collection(lc)

axcb = fig.colorbar(lc)
axcb.set_label('cota (m)')

plt.show()

- carla

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如果你想要线段之间更平滑的过渡，可以使用 segments = np.concatenate([points[:-2], points[1:-1], points[2:]], axis=1)。 - shockburner

我正在尝试绘制一个时间序列图，其中纵轴是粒子的垂直位移，并且我想使用其他属性（质量）作为颜色映射。但是我遇到了错误：“TypeError：float（）参数必须是字符串或数字，而不是'datetime.datetime'”。有什么解决方法吗？ - vicemagui

Answer 2

你可以使用scatter：

plt.scatter(range(len(y)), y, c=z, cmap=cm.hot)

这里是ipython-pylab会话：

In [27]: z = [0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.2,0.3,0.4,0.5,0.8,0.9]

In [28]: y = [3, 7, 5, 6, 4, 8, 3, 4, 5, 2, 9]

In [29]: plt.scatter(range(len(y)), y, s=60, c=z, cmap=cm.hot)
Out[29]: <matplotlib.collections.PathCollection at 0x9ec8400>

如果您想使用plot函数，可以通过以下方式获取与上述等效的图表(pyrcrust会话):

>>> from matplotlib import pyplot as plt
>>> from matplotlib import cm
>>> y = [3,7,5,6,4,8,3,4,5,2,9]
>>> z = [0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.2,0.3,0.4,0.5,0.8,0.9]
>>> for x, (v, c) in enumerate(zip(y,z)):
...      plt.plot(x,v,marker='o', color=cm.hot(c))
...      
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000000008C42518>]
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000000008C426D8>]
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000000008C42B38>]
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000000008C452B0>]
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000000008C45438>]
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000000008C45898>]
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000000008C45CF8>]
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000000008C48198>]
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000000008C485F8>]
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000000008C48A58>]
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000000008C4B1D0>]
>>> plt.show()
>>> 

- joaquin

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谢谢Joaquin。我决定使用scatter而不是plot。 - Manila Thrilla