基于 x 轴值的具有多种颜色的 Matplotlib 绘图答案

【问题标题】：Matplotlib plot with multiple colors based on values on x-axis基于 x 轴值的具有多种颜色的 Matplotlib 绘图
【发布时间】：2017-02-23 03:27:14
【问题描述】：

我想得到一个类似于下图的图，它根据 x 轴的值具有不同的颜色。忽略 u 和 f 字母以及蓝色曲线和灰色线条。我只需要绿线和红线。所以，如果你使用我的代码，你会得到一个全是一种颜色的图。我想要的是当 x 在 0 和转折点之间（在这种情况下是x=50%）时有不同的颜色，然后是其他颜色。

代码：

import matplotlib.pyplot as plt

def GRLC(values):
    n = len(values)
    assert(n > 0), 'Empty list of values'
    sortedValues = sorted(values) #Sort smallest to largest

    #Find cumulative totals
    cumm = [0]
    for i in range(n):
        cumm.append(sum(sortedValues[0:(i + 1)]))

    #Calculate Lorenz points
    LorenzPoints = [[], []]
    sumYs = 0           #Some of all y values
    robinHoodIdx = -1   #Robin Hood index max(x_i, y_i)
    for i in range(1, n + 2):
        x = 100.0 * (i - 1)/n
        y = 100.0 * (cumm[i - 1]/float(cumm[n]))
        LorenzPoints[0].append(x)
        LorenzPoints[1].append(y)
        sumYs += y
        maxX_Y = x - y
        if maxX_Y > robinHoodIdx: robinHoodIdx = maxX_Y   

    giniIdx = 100 + (100 - 2 * sumYs)/n #Gini index 

    return [giniIdx, giniIdx/100, robinHoodIdx, LorenzPoints]

reg=[400,200]
result_reg = GRLC(reg)
print 'Gini Index Reg', result_reg[0]  
print 'Gini Coefficient Reg', result_reg[1]
print 'Robin Hood Index Reg', result_reg[2]

#Plot
plt.plot(result_reg[3][0], result_reg[3][1], [0, 100], [0, 100], '--')

plt.legend(['Reg-ALSRank@10','Equity-Line'], loc='upper left',prop={'size':16})
plt.xlabel('% of items ')
plt.ylabel('% of times being recommended')
plt.show()

【问题讨论】：

你必须画两条线。
在这种情况下是两条线，但是如果是一条曲线，对于不同的间隔应该是不同的颜色怎么办。老实说，我不认为画多条线是解决方案。
老实说，画两条线（每种颜色一条）是解决方案。我目前很难理解您要更改颜色的点。您是否在脚本中的某个地方确定了这一点？
不是那个点是曲线转弯的时候，在你调用 GRLC 函数之前还不清楚这个点是什么。
但请想象你知道重点在哪里。这有什么帮助？

标签： python matplotlib

【解决方案1】：

这就是你如何绘制两条不同颜色的线，知道数组中颜色应该改变的索引。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0,49, num=50)
y = x**2

x0 = 23

plt.plot(x[:x0+1], y[:x0+1])
plt.plot(x[x0:], y[x0:])
plt.show()

这是因为默认情况下，后续的线图有不同的颜色，但你当然可以自己设置颜色，

plt.plot(x[:x0+1], y[:x0+1], color="cornflowerblue")

【讨论】：