我知道还有另一个非常相似的问题，但我无法从中提取我需要的信息。
我在(x,y) 平面上有 4 个点：x=[x1,x2,x3,x4] 和 y=[y1,y2,y3,y4]
x=[-1 ,0.5 ,1,-0.5]
y=[ 0.5, 1, -0.5, -1]
现在，我可以通过以下方式绘制四个点：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x,y, 'ro')
plt.axis('equal')
plt.show()
但是，除了这四点，我想要两行：
1) 一个连接(x1,y1) 和(x2,y2) 和
2) 第二个连接(x3,y3) 和(x4,y4)。
这是一个简单的玩具示例。在实际情况下，我在平面上有 2N 个点。
如何获得所需的输出：对于具有两条连接线的点？
谢谢。
【问题讨论】：
标签： matplotlib
【讨论】：
您只需将要连接的两个点的列表传递给plt.plot。为了使它可以轻松扩展到任意数量的点，您可以定义一个这样的函数。
import matplotlib.pyplot as plt
x=[-1 ,0.5 ,1,-0.5]
y=[ 0.5, 1, -0.5, -1]
plt.plot(x,y, 'ro')
def connectpoints(x,y,p1,p2):
x1, x2 = x[p1], x[p2]
y1, y2 = y[p1], y[p2]
plt.plot([x1,x2],[y1,y2],'k-')
connectpoints(x,y,0,1)
connectpoints(x,y,2,3)
plt.axis('equal')
plt.show()
注意，该函数是一个通用函数，可以将列表中的任意两点连接在一起。
要将其扩展为 2N 个点，假设您始终将点 i 连接到点 i+1，我们可以将其放入 for 循环中：
import numpy as np
for i in np.arange(0,len(x),2):
connectpoints(x,y,i,i+1)
在总是将点 i 连接到点 i+1 的情况下，您可以这样做：
for i in np.arange(0,len(x),2):
plt.plot(x[i:i+2],y[i:i+2],'k-')
【讨论】：
我知道很久以前就有人问过这个问题并得到了回答，但答案并没有给出我认为最简单的解决方案。尽可能避免循环几乎总是一个好主意，matplotlib 的plot 能够用一个命令绘制多条线。如果x 和y 是数组，则plot 为每一列画一条线。
在您的情况下，您可以执行以下操作：
x=np.array([-1 ,0.5 ,1,-0.5])
xx = np.vstack([x[[0,2]],x[[1,3]]])
y=np.array([ 0.5, 1, -0.5, -1])
yy = np.vstack([y[[0,2]],y[[1,3]]])
plt.plot(xx,yy, '-o')
有很长的 x 和 y 列表，并且想要连接相邻的对？
xx = np.vstack([x[0::2],x[1::2]])
yy = np.vstack([y[0::2],y[1::2]])
想要为点和线指定（不同的）颜色吗？
plt.plot(xx,yy, '-ok', mfc='C1', mec='C1')
【讨论】：
使用matplotlib.arrow() 函数并将参数head_length 和head_width 设置为零，以免出现“箭头末端”。 可以使用矢量加法简单地计算不同点之间的连接： A = [1,2], B=[3,4] --> A 和 B 之间的连接是 B-A = [2,2]。 从 A 的尖端开始绘制这个向量，在 B 的尖端结束。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
style.use('fivethirtyeight')
A = np.array([[10,8],[1,2],[7,5],[3,5],[7,6],[8,7],[9,9],[4,5],[6,5],[6,8]])
fig = plt.figure(figsize=(10,10))
ax0 = fig.add_subplot(212)
ax0.scatter(A[:,0],A[:,1])
ax0.arrow(A[0][0],A[0][1],A[1][0]-A[0][0],A[1][1]-A[0][1],width=0.02,color='red',head_length=0.0,head_width=0.0)
ax0.arrow(A[2][0],A[2][1],A[9][0]-A[2][0],A[9][1]-A[2][1],width=0.02,color='red',head_length=0.0,head_width=0.0)
ax0.arrow(A[4][0],A[4][1],A[6][0]-A[4][0],A[6][1]-A[4][1],width=0.02,color='red',head_length=0.0,head_width=0.0)
plt.show()
【讨论】：
使用下面的代码，您可以通过连接点的坐标来创建多条线：
import matplotlib.pyplot as plt
# 1st line
point_1 = [1,3]
point_2 = [2,6]
# 2nd line
point_3 = [4,6]
point_4 = [1,2]
x_values = [[point_1[0], point_3[0]],[point_2[0], point_4[0]]]
y_values = [[point_1[1], point_3[1]],[point_2[1], point_4[1]]]
plt.plot(x_values, y_values, 'red')
plt.show()
结果
【讨论】：
我更喜欢 matplotlib 中的LineCollection。请参阅以下最低代码：
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection
x = np.arange(100)
# Here are many sets of y to plot vs. x
ys = x[:50, np.newaxis] + x[np.newaxis, :]
segs = np.zeros((50, 100, 2))
segs[:, :, 1] = ys
segs[:, :, 0] = x
# We need to set the plot limits.
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(7.2, 7.2))
ax.set_xlim(x.min(), x.max())
ax.set_ylim(ys.min(), ys.max())
line_segments = LineCollection(segs)
ax.add_collection(line_segments)
更详细的例子可以在here找到。
【讨论】：