Python 3.x 如何在使用where参数之间使用fill_

因此，在一个教程之后，我尝试使用以下代码创建一个图形：

time_values = [i for i in range(1,100)]
execution_time = [random.randint(0,100) for i in range(1,100)]
fig = plt.figure()
ax1 = plt.subplot()
threshold=[.8 for i in range(len(execution_time))]
ax1.plot(time_values, execution_time)
ax1.margins(x=-.49, y=0)
ax1.fill_between(time_values,execution_time, 1,where=(execution_time>1), color='r', alpha=.3)

这不起作用，因为我得到一个错误，说我不能比较一个列表和一个int。 然而，我随后尝试：

ax1.fill_between(time_values,execution_time, 1)

这给了我一个图表，所有区域都在执行时间和y=1行之间，填好了。因为我想填充y=1线上方的区域，而下面的区域没有着色，所以我创建了一个名为threshold的列表，并将其填充为1，以便重新创建比较。但是,

ax1.fill_between(time_values,execution_time, 1,where=(execution_time>threshold)

及

创建完全相同的图形，即使执行时间值超过1

我感到困惑的原因有两个： 首先，在我观看的教程中，老师能够成功地比较fill_between函数中的列表和整数，为什么我不能这样做？

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其次，为什么where参数没有标识我要填充的区域？也就是说，为什么图形在y=1和执行时间值之间的区域有阴影？

问题主要是由于使用python列表而不是numpy数组。很明显，您可以使用列表，但是您需要在整个代码中使用它们

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

time_values = list(range(1,100))
execution_time = [np.random.randint(0,100) for _ in range(len(time_values))]
threshold = 50


fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(time_values, execution_time)
ax.fill_between(time_values, execution_time, threshold,
                where= [e > threshold for e in execution_time], 
                color='r', alpha=.3)

ax.set_ylim(0,None)
plt.show()

更好的方法是始终使用numpy阵列。它不仅更快，而且更容易编码和理解

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

time_values = np.arange(1,100)
execution_time = np.random.randint(0,100, size=len(time_values))
threshold = 50


fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(time_values, execution_time)
ax.fill_between(time_values,execution_time, threshold,
                where=(execution_time > threshold), color='r', alpha=.3)

ax.set_ylim(0,None)
plt.show()

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我现在做了一些编辑，使代码基本上可以运行。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

time_values = np.arange(1,100)
execution_time = np.random.randint(0,100, size=len(time_values))
threshold = 50


fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(time_values, execution_time)
ax.fill_between(time_values,execution_time, threshold,
                where=(execution_time > threshold), color='r', alpha=.3)

ax.set_ylim(0,None)
plt.show()