Matplotlib의 y 값에 따라 선 그래프의 일부를 다른 색상으로 만들기

debugcn 에 게시 Dev

Mimsy42

나는 임의의 데이터 목록을 가져 와서 플롯하는 프로그램을 만들고 있습니다. 특정 값을 초과하면 그래프의 색상이 변경되기를 원합니다.

https://matplotlib.org/gallery/lines_bars_and_markers/multicolored_line.html Matplotlib에는이 작업을 수행하는 항목이 있지만 목록을 사용하지 않는 그래프에 대한 입력으로 함수를 사용해야하는 것 같습니다.

누구든지 이것을 목록으로 변환하거나 다른 방법으로 변환하는 방법을 알고 있습니까?

여기에 지금까지 내 코드가 있습니다 (색을 칠하려는 끔찍한 시도가 없었습니다)

from matplotlib import pyplot as plt
import random
import sys
import numpy as np

#setting the max and min values where I want the colour to change
A_min = 2
B_max = 28

#makes lists for later
A_min_lin = []
B_max_lin = []

#simulating a corruption of the data where it returns all zeros
sim_crpt = random.randint(0,10)
print(sim_crpt)
randomy = []
if sim_crpt == 0:
    randomy = []
    #making the empty lists for corrupted data
    for i in range(0,20):
        randomy.append(0)
    print(randomy)
else:
    #making a random set of values for the y axis
    for i in range(0,20):
        n = random.randint(0,30)
        randomy.append(n)
    print(randomy)


#making an x axis for time
time = t = np.arange(0, 20, 1)

#Making a list to plot a straight line showing where the maximum and minimum values
for i in range(0, len(time)):
    A_min_lin.append(A_min)
    B_max_lin.append(B_max)


#Testing to see if more than 5 y values are zero to return if it's corrupted
tracker = 0
for i in (randomy):
    if i == 0:
        tracker += 1
    if tracker > 5:
        sys.exit("Error, no data")

#ploting and showing the different graphs
plt.plot(time,randomy)
plt.plot(time,A_min_lin)
plt.plot(time,B_max_lin)
plt.legend(['Data', 'Minimum for linear', "Maximum for linear"])
plt.show

꽝황

np.interp플로팅 할 세분화 된 데이터를 생성하는 데 사용할 수 있습니다 .

# fine grain time
new_time = np.linspace(time.min(), time.max(), 1000)

# interpolate the y values
new_randomy = np.interp(new_time, time, randomy)

# this is copied from the link with few modification
points = np.array([new_time, new_randomy]).T.reshape(-1, 1, 2)
segments = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1)

fig, axs = plt.subplots()
norm = plt.Normalize(new_randomy.min(), new_randomy.max())
lc = LineCollection(segments, cmap='viridis', norm=norm)
# Set the values used for colormapping
lc.set_array(new_randomy[1:])
lc.set_linewidth(2)
line = axs.add_collection(lc)
fig.colorbar(line, ax=axs)

# set the limits
axs.set_xlim(new_time.min(), new_time.max())
axs.set_ylim(new_randomy.min(), new_randomy.max())
plt.show()

산출:

이 기사는 인터넷에서 수집됩니다. 재 인쇄 할 때 출처를 알려주십시오.

침해가 발생한 경우 연락 주시기 바랍니다[email protected] 삭제

에서 수정2021-04-5

몇 마디 만하겠습니다

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