如何在 Matplotlib 中绘制不同的颜色答案

【问题标题】：How to plot in different colors in Matplotlib如何在 Matplotlib 中绘制不同的颜色
【发布时间】：2012-07-18 21:29:59
【问题描述】：

我是 Matplotlib 的新手。我每秒都有一个人的位置，我正在尝试制作一个图表来显示这一点。我已经设法展示了它，但现在我希望它根据它们的速度显示不同的颜色。因此，我需要 plt.plot() 颜色取决于每对点之间的距离，而不是始终相同。这就是我现在拥有的：

x = [i[0] for i in walk]
y = [i[1] for i in walk]
plt.clf()
fig = plt.gcf()
plt.axis([0, 391, 0, 578])
im = plt.imread('field.png')
cancha = plt.imshow(im)
plt.plot(x,y)
plt.axis('off')
plt.savefig( IMG_DIR + 'match.png',bbox_inches='tight')
plt.clf()

我想添加一些根据距离定义颜色的变量([x[i],y[i]],[x[j],y[j]])

有人知道怎么做吗？

谢谢！

【问题讨论】：

添加一段代码，我们将能够为您提供帮助！
他需要的是一个计数线图形，为具有相同速度的位置矢量集分配相同的颜色

标签： python graph matplotlib

【解决方案1】：

我已经编写了一些代码来展示我将如何解决这个问题。据我所知，没有办法为每个线段着色，因此我不得不遍历每一步，每次都绘制（并选择合适的颜色）。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy

x = numpy.array([1, 1.5, 5, 1, 4, 4])
y = numpy.array([1, 2, 1, 3, 5, 5])

# calculate the absolute distance for each step
distances = numpy.abs(numpy.diff((x**2 + y**2)**0.5))

ax = plt.axes()

# pick a colormap, and define a normalization to take distances to the range 0-1
cmap = plt.get_cmap('jet')
norm = plt.normalize(min(distances), max(distances))

# loop through each walk segment, plotting the line as coloured by
# the distance of the segment, scaled with the norm and a colour chosen
# using the normed distance and the cmap
for i in range(1, len(x)):
    distance = distances[i-1]
    x0, y0 = x[i-1], y[i-1]
    x1, y1 = x[i], y[i]
    ax.plot([x0, x1], [y0, y1], '-', color=cmap(norm(distance)))

# put points for each observation (no colouring)
ax.scatter(x, y)

# create a mappable suitable for creation of a colorbar
import matplotlib.cm as cm
mappable = cm.ScalarMappable(norm, cmap)
mappable.set_array(distance)

# create the colorbar
cb = plt.colorbar(mappable)    
cb.set_label('Distance / meters')

# add some additional information
plt.title("Person 1's walk path")
plt.xlabel('x / meters')
plt.ylabel('y / meters')

# add some additional text to show the total distance walked. 
# The coordinates are in axes coordinates (ax.transAxes).
plt.text(0.99, 0.01, 'Total distance: %.02f meters' % numpy.sum(distances), 
         transform=ax.transAxes, horizontalalignment='right')

plt.show()

希望代码和 cmets 具有足够的自我记录能力（创建颜色条的可映射部分可能是最难、最棘手的部分，您甚至可能不想要一个！）

【讨论】：

【解决方案2】：

scatter 会做你想做的事 (doc)。

 plt.scatter(x,y,c=distance(x,y))
 plt.plot(x,y,'-') # adds lines between points

但是，这不会连接标记。如果您想要在每个线段上使用不同颜色的线，我认为您将不得不绘制大量的两条点线。

编辑：按照 Vorticity 在 cmets 中的建议添加了 plot

【讨论】：

我认为这是一个很好的答案。要在点之间添加线段，只需调用 plt.plot(x,y) 和 plt.scatter()，但每人一次。

【解决方案3】：

你也可以试试quiver。它制作了一个方向场（箭头）图。

import pylab as plt

x=[12, 13, 14, 15, 16]
y=[14, 15, 16, 17, 18]
speed=[1,2,3,4,5]

# Determine the direction by the difference between consecutive points
v_x=[j-i for i, j in zip(x[:-1], x[1:])] 
v_x.append(v_x[-1]) # The last point 
v_y=[j-i for i, j in zip(y[:-1], y[1:])]
v_y.append(v_y[-1]) # The last point

plt.quiver(x,y,v_x,v_y,speed)
plt.colorbar()
plt.xlim(11,17)
plt.ylim(13,19)
plt.show()

如果你愿意，你也可以让箭头的大小取决于那个位置的速度。

【讨论】：