matplotlib：改变线条颜色以捕获数据中的自然时间参数化

我试图改变从两个数组中的数据绘制的线的颜色（例如，

ax.plot（x，y）

）。颜色应随

x

和

y

索引的增加而变化。我基本上是试图捕获数组

x

和

y

中数据的自然“时间”参数化

在一个完美的世界里，我想要这样的东西：

fig = pyplot.figure()
ax  = fig.add_subplot(111)
x   = myXdata 
y   = myYdata

# length of x and y is 100
ax.plot(x,y,color=[i/100,0,0]) # where i is the index into x (and y)

产生一条颜色从黑色到深红色再到鲜红色的线条

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我已经看到，它可以很好地绘制由某个“时间”数组显式参数化的函数，但我无法让它处理原始数据…

第二个示例就是您想要的。。。我对其进行了编辑，以符合您的示例，但更重要的是，阅读我的评论，了解发生了什么：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection

x   = myXdata 
y   = myYdata
t = np.linspace(0,1,x.shape[0]) # your "time" variable

# set up a list of (x,y) points
points = np.array([x,y]).transpose().reshape(-1,1,2)
print points.shape  # Out: (len(x),1,2)

# set up a list of segments
segs = np.concatenate([points[:-1],points[1:]],axis=1)
print segs.shape  # Out: ( len(x)-1, 2, 2 )
                  # see what we've done here -- we've mapped our (x,y)
                  # points to an array of segment start/end coordinates.
                  # segs[i,0,:] == segs[i-1,1,:]

# make the collection of segments
lc = LineCollection(segs, cmap=plt.get_cmap('jet'))
lc.set_array(t) # color the segments by our parameter

# plot the collection
plt.gca().add_collection(lc) # add the collection to the plot
plt.xlim(x.min(), x.max()) # line collections don't auto-scale the plot
plt.ylim(y.min(), y.max())

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感谢您指出重塑和连接的情况。这很好。如果您想在线段之间实现更平滑的过渡，可以使用

segs=np.连接（[点[：-2]，点[1:-1]，点[2:]，轴=1）

。