Python：制作从红色到蓝色的颜色条
中子星
我要绘制一系列线（目前总共60条线），以绘制到同一图中以显示某个过程的时间演变。当前已绘制线，因此最早的时间步长以100％红色绘制，最新的时间步长以100％蓝色绘制，中间的时间步长是红色和蓝色的某种混合，基于它们在什么时间（红色的数量随时间增加线性减少，而蓝色的数量随时间增加线性增加；简单的颜色渐变）。我想制作一种（最好是垂直的）颜色条，以连续的方式显示出来。我的意思是，我想要一个颜色条，该颜色条的底部是红色，顶部是蓝色，中间是红色和蓝色的混合物，以与线条相同的方式从红色平滑过渡到蓝色我策划
我已经阅读了文档，matplotlib.pyplot.colorbar()但是在不使用matplotlib先前定义的颜色图之一的情况下，无法弄清楚该怎么做。我的猜测是，我需要定义自己的颜色图，该颜色图从红色过渡到蓝色，然后将其输入matplotlib.pyplot.colorbar()并获得所需的颜色条相对简单。
这是我用来绘制线条的代码示例：
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as pp
x= ##x-axis values for plotting
##start_time is the time of the earliest timestep I want to plot, type int
##end_time is the time of the latest timestep I want to plot, type int
for j in range(start_time,end_time+1):
##Code to read data in from time step number j
y = ##the data I want to plot
red = 1. - (float(j)-float(start_time))/(float(end_time)-float(start_time))
blue = (float(j)-float(start_time))/(float(end_time)-float(start_time))
pp.plot(bin_center,spectrum,color=(red,0,blue))
pp.show()
编辑：
也许这会使我的意思更清楚。下面是我的图：
每行显示了在不同时间步长下x值和y值之间的关系。红线是较早的时间步长，蓝线是较晚的时间步长，而紫线是中间的时间，正如我上面定义的。使用已经绘制的图形，我如何创建一个颜色栏（如果可能，请在右侧垂直）将线的颜色（连续）映射到每种颜色所代表的时间步长的时间值？
小手指
您需要在这里做两件事。
- 创建红色到蓝色的地图，因为它不是中的标准地图之一
matplotlib.cm。 - 创建从时间值到识别的颜色值的映射
matplotlib.pyplot.plot()。
目前，您基本上是通过red和blue变量来完成这两个操作，这对很好plt.plot()，但是plt.colorbar()将需要此信息作为Matplotlib可映射对象，例如ScalarMappable。如果在开始绘制之前设置了该对象，则还可以使用它在plt.plot()调用中选择适当的颜色。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcol
import matplotlib.cm as cm
start_time = 100
end_time = 120
# Generate some dummy data.
tim = range(start_time,end_time+1)
xdat = np.arange(0,90.1)
ydat = [np.sin(0.2*(xdat-t)/np.pi) for t in tim]
# Make a user-defined colormap.
cm1 = mcol.LinearSegmentedColormap.from_list("MyCmapName",["r","b"])
# Make a normalizer that will map the time values from
# [start_time,end_time+1] -> [0,1].
cnorm = mcol.Normalize(vmin=min(tim),vmax=max(tim))
# Turn these into an object that can be used to map time values to colors and
# can be passed to plt.colorbar().
cpick = cm.ScalarMappable(norm=cnorm,cmap=cm1)
cpick.set_array([])
F = plt.figure()
A = F.add_subplot(111)
for y, t in zip(ydat,tim):
A.plot(xdat,y,color=cpick.to_rgba(t))
plt.colorbar(cpick,label="Time (seconds)")
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