Gnuplot使用调色板填充曲线

我一直在尝试更改gnuplot中filledcurves选项的fillstyle，以便填充颜色表示二维绘图上两条曲线之间的差异。我认为这是“上面/下面的填充曲线”选项的延伸，即不只是有两种颜色代表上面或下面，而是有一个颜色范围或调色板

下面是一个我想使用上/下填充曲线样式从数据文件生成的绘图示例。表示两条曲线之间y差的色条非常有用

我试图通过在using命令中添加第四列来实现这一点，即

plot 'data.txt' using 1:2:3:($3-$2) with filledcurves fs palette

---

但是

填充曲线

似乎不接受第四列。。。我也考虑过尝试使用rgb变量，但这似乎也不起作用。

诀窍是画线，然后在它们之间填充

填充曲线。以下是如何做到这一点（基于以下内容）：

输出如下所示：

数据文件包含以下伪值（类似于第二个图形）：

我正在使用gnuplot的补丁，允许对填充曲线使用
linecolor rgb变量
。然后可以使用以下gnuplot代码：

max_color=1
# for a datafile one could extract the maximum diffference with e.g.
# stats 'hotcold.dat' using 1:($3-$2)
# max_color = (abs(STATS_min_y) > abs(STATS_max_y)) ? abs(STATS_min_y) : abs(STATS_max_y)

red(val) = (val < 0 ? abs(1+val/max_color) : 1)
green(val) = (1 - abs(val)/max_color)
blue(val) = red(-val)
rgb(val) = 65536*int(255*red(val)) + 256*int(255*green(val)) + int(255*blue(val))

set yrange[0:1]
set xrange[400:2500]
set samples 200

fhot(x) = 0.1*exp(-((x-400)/200)**2) + 0.8*exp(-((x-2000)/300)**2)
fcold(x) = 0.25*exp(-((x-700)/100)**6)+ 0.4 - (2e-4*(x-2500))**2
plot '+' using 1:(fhot($1)):(fcold($1)):(rgb(fhot($1)-fcold($1))) with filledcurves lc rgb var t '',\
     '' using 1:(fhot($1)) with lines lw 4 lc rgb rgb(max_color) t 'Hot',\
     '' using 1:(fcold($1)) with lines lw 4 lc rgb rgb(-max_color) t 'Cold'

max\u color=1
#对于数据文件，可以使用以下方法提取最大差异：。
#使用1:（$3-$2）统计“hotcold.dat”
#最大颜色=（abs（统计最小值）>abs（统计最大值））？abs（统计最小值）：abs（统计最大值）
红色（val）=（val<0？绝对值（1+val/max_颜色）：1）
绿色（val）=（1-绝对值（val）/最大颜色）
蓝色（val）=红色（-val）
rgb（val）=65536*int（255*red（val））+256*int（255*green（val））+int（255*blue（val））
设置Y范围[0:1]
设置X范围[400:2500]
设置样本200个
fhot（x）=0.1*exp（-（x-400）/200）**2）+0.8*exp（-（x-2000）/300）**2
fcold（x）=0.25*exp（-（x-700）/100）**6）+0.4-（2e-4*（x-2500））**2
使用1：（fhot（$1））：（fcold（$1））：（rgb（fhot（$1）-fcold（$1）））和填充曲线lc rgb var t''绘制“+”\
“”使用1:（fhot（$1））和行lw 4 lc rgb rgb（最大颜色）t'Hot'\
“”使用1:（fcold（$1））和行lw 4 lc rgb rgb（-max_color）t'Cold'

这就产生了这样的结果：

我还没有提交补丁，因为我不知道我是否正确理解了这个问题，也不知道我是否涵盖了所有案例。因此，可能需要进行一些微调。
尝试使用填充直方图

set style fill solid 1.0
plot \
 datafile u 1:2:3 lt palette w boxes,\
 datafile u 1:2:3 lt palette lw 2 w l

第3列根据调色板设置定义颜色填充颜色，第1列和第2列定义数据点。您还可以使用背景颜色直方图清除图形下的零件

我想添加图像，但我不能，因为声誉不好。
AFAIK，这仍然没有在
gnuplot
中实现。但是，可以通过叠加多条透明填充曲线来解决脏（*）问题

例如：

max\u color=1
最大差值=0.5
N_col=6
TRSP=“E0”
HOTCOL=“FF0000”
COLDCOL=“0000FF”
RGBA_HOT=“#”。.TRSP.HOTCOL
RGBA_COLD=“#”
RGB_HOT=“#”
RGB_COLD=“#”
#红色（val）=（val<0？绝对值（1+val/max_颜色）：1）
#绿色（val）=（1-绝对值（val）/最大颜色）
#蓝色（val）=红色（-val）
#rgb（val）=65536*int（255*red（val））+256*int（255*green（val））+int（255*blue（val））
fhot（x）=0.1*exp（-（x-400）/200）**2）+0.8*exp（-（x-2000）/300）**2
fcold（x）=0.25*exp（-（x-700）/100）**6）+0.4-（2e-4*（x-2500））**2
使用（（fhot（$1）-fcold（$1））/max_diff*N_col>thr）$1:1/0:（fhot（$1））：（fcold（$1））为[thr=0:N_col]“+”绘制[400:2600]，（fhot（$1）），带有填充曲线lc rgb RGBA_热标题“”\
对于[thr=0:N列]“+”使用（（（fhot（$1）-fcold（$1））/max_diff*N_col>thr）？$1:1/0:（fhot（$1））：（fcold（$1））和填充曲线lc rgb RGBA_冷标题“”\
“”使用1:（fhot（$1））和lw 4 lc rgb rgb_HOT t t'HOT'行\
“”使用1:（fcold（$1））和行lw 4 lc rgb rgb_COLD t'COLD'

调整
N_col
和
TRSP
以更改渐变：覆盖的填充曲线数和每个曲线的透明度（更多曲线意味着更接近最大透明度
FE
）


（*）如果要绘制的信息是一个离散变量，例如给定横坐标下可用的数据集数量，那么这就不那么脏了。
另一个棘手的解决方法：而不是使用粗垂直矢量线的
填充曲线

当您具有示例中的函数或x中的等距数据时，这将起作用。
如果x中没有等距数据，则必须进行插值。
不幸的是，gnuplot没有插值或重采样功能。您可以使用外部工具来完成此操作，也可以使用gnuplot来完成此操作，gnuplot变得有点长，请参见此处：

为了获得好看的颜色渐变，您必须调整图形/画布大小、采样和/或线宽，以找到消除间隙、悬垂或锯齿的最佳方法。
太薄（
lw 1
）和太厚（
lw 8
）都不好。在下面的示例中，
lw 3
似乎是一个合理的值。也许有更多的方法可以进一步优化

下面的示例使用了@Christoph的代码，稍作修改

代码：

max_color=1
# for a datafile one could extract the maximum diffference with e.g.
# stats 'hotcold.dat' using 1:($3-$2)
# max_color = (abs(STATS_min_y) > abs(STATS_max_y)) ? abs(STATS_min_y) : abs(STATS_max_y)

red(val) = (val < 0 ? abs(1+val/max_color) : 1)
green(val) = (1 - abs(val)/max_color)
blue(val) = red(-val)
rgb(val) = 65536*int(255*red(val)) + 256*int(255*green(val)) + int(255*blue(val))

set yrange[0:1]
set xrange[400:2500]
set samples 200

fhot(x) = 0.1*exp(-((x-400)/200)**2) + 0.8*exp(-((x-2000)/300)**2)
fcold(x) = 0.25*exp(-((x-700)/100)**6)+ 0.4 - (2e-4*(x-2500))**2

plot \
     '+' using 1:(fhot($1)):(0):(fcold($1)-fhot($1)):(rgb(fhot($1)-fcold($1))) with vectors nohead lw 3 lc rgb var t '',\
     '' using 1:(fhot($1)) with lines lw 4 lc rgb rgb(max_color) t 'Hot',\
     '' using 1:(fcold($1)) with lines lw 4 lc rgb rgb(-max_color) t 'Cold'
     

max\u color=1
#对于数据文件，可以使用以下方法提取最大差异：。
#使用1:（$3-$2）统计“hotcold.dat”
#最大颜色=（abs（统计最小值）>abs（统计最大值））？abs（统计最小值）：abs（统计最大值）
红色（val）=（val<0？绝对值（1+val/max_颜色）：1）
绿色（val）=（1-绝对值（val）/最大颜色）
蓝色（val）=红色（-val）
rgb（val）=65536*int（255*red（val））+256*int（255*green（val））+int（255*blue（val））
设置Y范围[0:1]
设置X范围[400:2500]
设置样本200个
fhot（x）=0.1*exp（-（x-400）/200）**2）+0.8*exp（-（x-2000）/300）**2
fcold（x）=0.25*exp（-（x-700）/100）**6）+0.4-（2e-4*（x-2500））**2
密谋\
“+”使用1:（fhot（$1））：（0）：（fcold（$1）-fhot（$1））：（rgb（fhot（$1）-fcold（$1）））和向量nohead lw 3 lc rgb var t'\
“”使用1:（fhot（$1））和行lw 4 lc rgb rgb（最大颜色）t'Hot'\
“”使用1:（fcold（$1））和行lw 4 lc rgb rgb（-max_color）t'Cold'
set style fill solid 1.0
plot \
 datafile u 1:2:3 lt palette w boxes,\
 datafile u 1:2:3 lt palette lw 2 w l

max_color=1
max_diff=0.5
N_col=6
TRSP="E0"
HOTCOL="FF0000"
COLDCOL="0000FF"
RGBA_HOT="#".TRSP.HOTCOL
RGBA_COLD="#".TRSP.COLDCOL
RGB_HOT="#".HOTCOL
RGB_COLD="#".COLDCOL
#red(val) = (val < 0 ? abs(1+val/max_color) : 1)
#green(val) = (1 - abs(val)/max_color)
#blue(val) = red(-val)
#rgb(val) = 65536*int(255*red(val)) + 256*int(255*green(val)) + int(255*blue(val))
fhot(x) = 0.1*exp(-((x-400)/200)**2) + 0.8*exp(-((x-2000)/300)**2)
fcold(x) = 0.25*exp(-((x-700)/100)**6)+ 0.4 - (2e-4*(x-2500))**2
plot [400:2600] for [thr=0:N_col] '+' using (((fhot($1)-fcold($1))/max_diff*N_col>thr)?$1:1/0):(fhot($1)):(fcold($1)) with filledcurves lc rgb RGBA_HOT title '',\
     for [thr=0:N_col] '+' using ((-(fhot($1)-fcold($1))/max_diff*N_col>thr)?$1:1/0):(fhot($1)):(fcold($1)) with filledcurves lc rgb RGBA_COLD title '',\
     '' using 1:(fhot($1)) with lines lw 4 lc rgb RGB_HOT t 'Hot',\
     '' using 1:(fcold($1)) with lines lw 4 lc rgb RGB_COLD t 'Cold'

max_color=1
# for a datafile one could extract the maximum diffference with e.g.
# stats 'hotcold.dat' using 1:($3-$2)
# max_color = (abs(STATS_min_y) > abs(STATS_max_y)) ? abs(STATS_min_y) : abs(STATS_max_y)

red(val) = (val < 0 ? abs(1+val/max_color) : 1)
green(val) = (1 - abs(val)/max_color)
blue(val) = red(-val)
rgb(val) = 65536*int(255*red(val)) + 256*int(255*green(val)) + int(255*blue(val))

set yrange[0:1]
set xrange[400:2500]
set samples 200

fhot(x) = 0.1*exp(-((x-400)/200)**2) + 0.8*exp(-((x-2000)/300)**2)
fcold(x) = 0.25*exp(-((x-700)/100)**6)+ 0.4 - (2e-4*(x-2500))**2

plot \
     '+' using 1:(fhot($1)):(0):(fcold($1)-fhot($1)):(rgb(fhot($1)-fcold($1))) with vectors nohead lw 3 lc rgb var t '',\
     '' using 1:(fhot($1)) with lines lw 4 lc rgb rgb(max_color) t 'Hot',\
     '' using 1:(fcold($1)) with lines lw 4 lc rgb rgb(-max_color) t 'Cold'
     

set table $first
plot "test.dat" using 1:2:($3-$2) with table
set table $second
plot "test.dat" using 1:3:($3-$2) with table
unset table

set print $data
do for [i=1:|$first|] {
  print $first[i]
  print $second[i]
  print ""
}
set print

set yrange [-2:2]
set palette define (-1 "skyblue", 0 "gray90", 1 "pink")

splot $data using 1:2:3 with pm3d