Matplotlib - 在 hline 上方/下方更改线条颜色

Posted 2023-03-27

【中文标题】Matplotlib - 在 hline 上方/下方更改线条颜色

【英文标题】：Matplotlib - Changing line color above/below hline

【发布时间】：2018-02-23 02:14:24

【问题描述】：

我有一个线图和 2 条线，都使用不同的颜色，我正在用线的颜色填充主线与线交叉的区域。除此之外，我想对这些区域的主线使用相同的颜色。简而言之，当前输出：

期望的输出：

以及我目前正在使用的相关代码：

lower, upper = 20, 80

self.indicatorPlot.axhline(lower, color="red")
self.indicatorPlot.axhline(upper, color="green")

self.indicatorPlot.plot(self.chartTimes, self.indicatorData, color="blue")

self.indicatorPlot.fill_between(self.chartTimes, self.indicatorData, lower, where=(self.indicatorData <= lower), facecolor="red", interpolate=True)
self.indicatorPlot.fill_between(self.chartTimes, self.indicatorData, upper, where=(self.indicatorData >= upper), facecolor="green", interpolate=True)

【参考方案1】：

原则上，您可以将绘图分为三部分，upper 以上的值、lower 以下的值和中间的值。从这个意义上说，这个问题已经被问到并得到了回答，例如

Python: Is it possible to change line color in a plot if exceeds a specific range? Plot: color all larger than different color

如果您的点密度足够高，那么这些解决方案会非常有效，这样线最终会足够接近阈值线。

在您有较大差距的情况下，它们可能不太适合。因此，我将在这里给出一个解决方案，它会插入间隙以使线条恰好在阈值线处结束。

import numpy as np; np.random.seed(43)
import matplotlib.pyplot as plt

t = np.linspace(0,100,301)
x = np.cumsum(np.random.randn(len(t)))

lower,upper = 0,8

fig, ax=plt.subplots()

ax.axhline(lower, color="crimson")
ax.axhline(upper, color="limegreen")


def insertzeros(t, x, zero=0):
    ta = []
    positive = (x-zero) > 0
    ti = np.where(np.bitwise_xor(positive[1:], positive[:-1]))[0]
    for i in ti:
        y_ = np.sort(x[i:i+2])
        z_ = t[i:i+2][np.argsort(x[i:i+2])]
        t_ = np.interp(zero, y_, z_)
        ta.append( t_ )
    tnew = np.append( t, np.array(ta) )
    xnew = np.append( x, np.ones(len(ta))*zero )
    xnew = xnew[tnew.argsort()]
    tnew = np.sort(tnew)
    return tnew, xnew

t1,x1 = insertzeros(t,x, zero=lower)
t1,x1 = insertzeros(t1,x1, zero=upper)

xm = np.copy(x1)
xm[(x1 < lower) | (x1 > upper)] = np.nan        
ax.plot(t1,xm, color="C0")

xl = np.copy(x1)
xl[(x1 > lower)] = np.nan        
ax.plot(t1,xl, color="crimson")
#
xu = np.copy(x1)
xu[(xu < upper)] = np.nan        
ax.plot(t1,xu, color="limegreen")

ax.fill_between(t, x, lower, where=(x <= lower), facecolor="crimson", interpolate=True, alpha=0.5)
ax.fill_between(t, x, upper, where=(x >= upper), facecolor="limegreen", interpolate=True, alpha=0.5)


plt.show()

【讨论】：

有一个小问题，线在穿过下水平线的点上仍然是蓝色的，但是通过简单地在蓝线 之后绘制水平线很容易解决这个问题。除此之外，完美解决，谢谢。

这基本上也是我采用的方法。我有时间序列数据，所以在 pandas 中，我可以轻松地使用 .resample('S').interpolate() 使点足够密集以超过阈值。