python - 如何在 matplotlib 中绘制渐变色线？

Question

为了概括地说，我正在寻找一种使用 ma​​tplotlib 将多个点与 渐变色线 连接起来的方法，但我没有找到它在任何地方。 更具体地说，我正在用单色线绘制 2D 随机游走。但是，由于这些点有一个相关的序列，我想看看这个图，看看数据已经移动到哪里了。一条渐变色的线就可以了。或者是一条透明度逐渐变化的线。

我只是想改进我的数据的可视化。看看这个由 R 的 ggplot2 包生成的美丽图像。我在 matplotlib 中寻找相同的图像。谢谢。

Answer 1

请注意，如果您有很多点，则为每个线段调用 plt.plot 可能会很慢。使用 LineCollection 对象效率更高。

使用 colorline recipe您可以执行以下操作:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.collections as mcoll
import matplotlib.path as mpath

def colorline(
    x, y, z=None, cmap=plt.get_cmap('copper'), norm=plt.Normalize(0.0, 1.0),
        linewidth=3, alpha=1.0):
    """
    http://nbviewer.ipython.org/github/dpsanders/matplotlib-examples/blob/master/colorline.ipynb
    http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/multicolored_line.html
    Plot a colored line with coordinates x and y
    Optionally specify colors in the array z
    Optionally specify a colormap, a norm function and a line width
    """

    # Default colors equally spaced on [0,1]:
    if z is None:
        z = np.linspace(0.0, 1.0, len(x))

    # Special case if a single number:
    if not hasattr(z, "__iter__"):  # to check for numerical input -- this is a hack
        z = np.array([z])

    z = np.asarray(z)

    segments = make_segments(x, y)
    lc = mcoll.LineCollection(segments, array=z, cmap=cmap, norm=norm,
                              linewidth=linewidth, alpha=alpha)

    ax = plt.gca()
    ax.add_collection(lc)

    return lc


def make_segments(x, y):
    """
    Create list of line segments from x and y coordinates, in the correct format
    for LineCollection: an array of the form numlines x (points per line) x 2 (x
    and y) array
    """

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

N = 10
np.random.seed(101)
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
fig, ax = plt.subplots()

path = mpath.Path(np.column_stack([x, y]))
verts = path.interpolated(steps=3).vertices
x, y = verts[:, 0], verts[:, 1]
z = np.linspace(0, 1, len(x))
colorline(x, y, z, cmap=plt.get_cmap('jet'), linewidth=2)

plt.show()