使用 matplotlib.pyplot.fill 绘制多条曲线答案

【问题标题】：Plot multiple curves with matplotlib.pyplot.fill使用 matplotlib.pyplot.fill 绘制多条曲线
【发布时间】：2015-01-17 00:09:52
【问题描述】：

我正在尝试从包含要绘制的多个“曲线”的一对 numpy 数组在 matplotlib 中创建一个“fill”图。 numpy 数组具有以下形式：

xarray([[   0],    #curve 1
        [ 100],    #curve 1
        [ 200],    #curve 1
        [   0],    #curve 2
        [ 100],    #curve 2
        [ 200]])   #curve 2

yarray([[ 11],     #curve 1
        [ 22],     #curve 1
        [ 22],     #curve 1
        [ 19],     #curve 2
        [ 12],     #curve 2
        [  0]])    #curve 2

对于此示例代码，其中有两条曲线（即 x = 0-200 两次）。实际的数组有大约 300 条曲线，所有曲线都从 x = 0 开始，但如有必要，我可以对它们进行编号（使用另一个包含曲线编号的数组）。每个 xy 对中的点数也是不同的。

我想用大约 0.01 的 alpha 值（即几乎透明）来绘制它们，以便大多数曲线下方的区域显示出最多的颜色。

但是，如果我将 x 和 y 数组放入填充函数 (plt.fill(xarray, yarray, alpha=0.01)) 中，它会将所有数据视为一条曲线，因此当曲线位于自身之上时，alpha 值不会堆叠。

我不确定如何将 x 和 y 数组更改为 plt.fill 函数将接受的逗号分隔数组列表。最终结果将相当于我手动编写的东西：

plt.fill(x1, y1, x2, y2, ... yn, xn, alpha=0.01)

有什么想法吗？

如果我解释得不够清楚，请告诉我。谢谢！

【问题讨论】：

你的曲线数字数组是什么样的？ indices = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])?

标签： python numpy matplotlib

【解决方案1】：

您需要将您的系列拆分为多个数组并调用绘图函数。这些图将绘制在同一图中。您要么需要每个系列的长度来拆分系列，要么使用标记进行拆分（正如您所说的“0”是（总是？）连接系列的第一个元素。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

xarray = np.array([[   0],    #curve 1
                   [ 100],    #curve 1
                   [ 200],    #curve 1
                   [   0],    #curve 2
                   [ 100],    #curve 2
                   [ 200]])   #curve 2

yarray = np.array([[ 11],     #curve 1
                   [ 22],     #curve 1
                   [ 22],     #curve 1
                   [ 19],     #curve 2
                   [ 12],     #curve 2
                   [  0]])    #curve 2

# can the value "0" can be used separate xy pairs?
indices = np.argwhere(xarray[:,0] == 0)
for i in range(len(indices)):
    try:
        i0 = indices[i]
        i1 = indices[i+1]
    except:
        i0 = indices[i]
        i1 = len(xarray[:,0])
    plt.fill(xarray[i0:i1,0], yarray[i0:i1,0])
plt.show()

【讨论】：

【解决方案2】：

使用各种 numpy 例程进行一些摆弄，您可以尝试以下操作：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x = np.array([[   0], [ 100], [ 200],
              [   0], [ 100], [ 200], 
              [0], [100], [200], [300]])
y = np.array([[ 11], [ 22], [ 22],
              [ 19], [ 12], [  0],
              [11], [33], [11], [22]])
indices = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2])

split = np.where(np.diff(indices))[0] + 1
x = np.squeeze(x)
y = np.squeeze(y)
x = np.split(x, split)
y = np.split(y, split)

xy = np.vstack((x, y))
xy = xy.T.flatten()

plt.figure()
plt.fill(*xy, alpha=0.01)
plt.show()

x 和 y 的所有操作都是为了将两个数组很好地排列成一个数组，然后您可以使用 *arg 方法作为 pyplot.fill 的输入。

【讨论】：