python - 如何在 Python matplotlib 中的曲线下填充彩虹色

Question

我想在曲线下填充彩虹色。实际上函数 matplotlib.pyplot.fill_between 可以用单一颜色填充曲线下的区域。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 100, 50) 
y = -(x-50)**2 + 2500
plt.plot(x,y)
plt.fill_between(x,y, color='green')
plt.show()

有没有可以将颜色调整为彩虹的旋钮？谢谢。

Answer 1

如果你想用一系列矩形“填充”，这很容易破解：

import numpy as np
import pylab as plt

def rect(x,y,w,h,c):
    ax = plt.gca()
    polygon = plt.Rectangle((x,y),w,h,color=c)
    ax.add_patch(polygon)

def rainbow_fill(X,Y, cmap=plt.get_cmap("jet")):
    plt.plot(X,Y,lw=0)  # Plot so the axes scale correctly

    dx = X[1]-X[0]
    N  = float(X.size)

    for n, (x,y) in enumerate(zip(X,Y)):
        color = cmap(n/N)
        rect(x,0,dx,y,color)

# Test data    
X = np.linspace(0,10,100)
Y = .25*X**2 - X
rainbow_fill(X,Y)
plt.show()

您可以通过使矩形更小（即使用更多点）来平滑锯齿状边缘。此外，您可以使用梯形（甚至插值多项式）来细化“矩形”。

Answer 2

如果您的意思是给“color =”一些聪明的论据，据我所知，恐怕这并不存在。您可以通过为每种颜色设置一条二次线并改变偏移量来手动执行此操作。用正确的颜色填充它们会产生彩虹色 这是一个有趣的项目来学习一些 python，但如果你不想尝试这里是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 100, 50) 

y_old = -(x-50)**2 + 2500
for delta, color in zip([2250, 2000, 1750, 1500, 1250, 1000], ["r", "orange", "g", "b", "indigo", "violet"] ):
    y_new = -(x-50)**2 + delta
    plt.plot(x, y, "-k")
    plt.fill_between(x, y_old, y_new, color=color)
    y_old = y_new

plt.ylim(0, 2500)
plt.show()

你会注意到这看起来不像彩虹。这是因为我们使用的函数是二次函数，实际上彩虹是由不同半径的圆组成的（这里还有一个有趣的数学项目！）。这也可以由 matplotlib 绘制，我会尝试并制作它，以便您可以绘制彩虹中的 7 种以上颜色，例如绘制跨越整个光谱的 1000 种颜色，使其看起来真的像彩虹！

Answer 3

这是使用梯形而不是矩形的已接受答案的修改解决方案。

import numpy as np
import pylab as plt

# a solution that uses rectangles
def rect(x,y,w,h,c):
    ax = plt.gca()
    polygon = plt.Rectangle((x,y),w,h,color=c)
    ax.add_patch(polygon)

# a solution that uses trapezoids
def polygon(x1,y1,x2,y2,c):
    ax = plt.gca()
    polygon = plt.Polygon( [ (x1,y1), (x2,y2), (x2,0), (x1,0) ], color=c )
    ax.add_patch(polygon)

def rainbow_fill(X,Y, cmap=plt.get_cmap("jet")):
    plt.plot(X,Y,lw=0)  # Plot so the axes scale correctly

    dx = X[1]-X[0]
    N  = float(X.size)

    for n, (x,y) in enumerate(zip(X,Y)):
        color = cmap(n/N)
        # uncomment to use rectangles
        # rect(x,0,dx,y,color)
        # uncomment to use trapezoids
        if n+1 == N: continue
        polygon(x,y,X[n+1],Y[n+1],color)

# Test data    
X = np.linspace(0,10,100)
Y = .25*X**2 - X
rainbow_fill(X,Y)
plt.show()