matplotlib：绘制二维数组

所以我一直转圈圈在这最后一天了，希望有人可以把我赶出痛苦。matplotlib：绘制二维数组

我有一个函数f依赖于x和y的值，并在绘图˚F对Y，给出了以下figure。

现在每行的是对于x [0,1]的值和感觉，必须有一种方法来颜色/轮廓绘图，使得其可以很容易地鉴定出的线对应于x的什么值。我尝试了大量搜索，但在这种情况下没有找到任何有用的帮助。

的代码重现，让我的身材是如下数据。任何帮助都会很棒，因为我觉得我错过了一些显而易见的东西。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

y = np.linspace(0,100) 
x = np.linspace(0,1,11) 

f = np.zeros((len(y), len(x))) 


for j in range(len(x)): 
    i=0 
    for r in y: 
     f[i,j] = (1000 + (-r * 2)) + (1000*(1-x[j])) 
     i += 1 

plt.plot(f, y)

来源

2017-02-16 Matthew

怎么样一个[传奇]（http://matplotlib.org/users/legend_guide.html）？ – MKesper

http://stackoverflow.com/questions/16992038/inline-labels-in-matplotlib和http://matplotlib.org/users/legend_guide.html – Dadep

或者标绘在[3D]（http://matplotlib.org/ mpl_toolkits/mplot3d/tutorial.html），或[注释]（http://matplotlib.org/users/annotations_intro.html），或[colormapping线（http://stackoverflow.com/questions/8945699/gnuplot- linecolor-variable-in-matplotlib/18516488＃18516488），或者如果只有非常有限的x个值，请使用不同的[linestyle]（http://matplotlib.org/api/lines_api.html#matplotlib.lines。 Line2D.set_linestyle）。 – armatita

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

y = np.linspace(0, 100) 
x = np.linspace(0, 1, 11) 
f = np.zeros((len(y), len(x))) 

for j in range(len(x)): 
    i = 0 
    for r in y: 
     f[i, j] = (1000 + (-r * 2)) + (1000 * (1 - x[j])) 
     i += 1 

plt.plot(f, y) 
labels = [f[xs, 0] for xs in x] 
plt.legend(labels, loc='best') 
plt.show()

刚刚修复标签

来源

2017-02-16 12:34:31 aslavkin

对不起，我可能应该在原文中提到我不想使用图例，因为我有另一个类似的功能，它们可以一起绘制，并且图例很快就会失控。谢谢你的回应。 – Matthew

我给我的评论几种可能性：

或者是策划在 3D，或 annotations，或 colormapping the lines，或者你只有非常有限的x值使用不同的 linestyle 每个。

除此之外，您可以创建专门用于x的新轴。在适于从以下代码段我把X值在顶部水平轴：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

y = np.linspace(0,100) 
x = np.linspace(0,1,11) 

f = np.zeros((len(y), len(x))) 


for j in range(len(x)): 
    i=0 
    for r in y: 
     f[i,j] = (1000 + (-r * 2)) + (1000*(1-x[j])) 
     i += 1 

fig = plt.figure() 
ax1 = fig.add_subplot(111) 
ax2 = ax1.twiny() 
ax2.set_xticks(x) 
ax2.set_xticklabels(["%.3f" % xi for xi in x]) 
ax1.plot(f, y)

结果如下：

来源

2017-02-16 12:54:54 armatita

感谢链接的例子，它们非常有帮助！ – Matthew

由于线对应于多个或不太连续的x值，我会根据色彩图对线进行着色。然后使用colorbar来显示x到颜色的映射。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.cm as cmx 
import matplotlib.colors as colors 

y = np.linspace(0,100) 
x = np.linspace(0,1,11) 

f = np.zeros((len(y), len(x))) 


for j in range(len(x)): 
    i=0 
    for r in y: 
     f[i,j] = (1000 + (-r * 2)) + (1000*(1-x[j])) 
     i += 1 


cn = colors.Normalize(vmin=0, vmax=1) 
scalar_map = cmx.ScalarMappable(norm=cn, cmap='jet') 
# see plt.colormaps() for many more colormaps 

for f_, x_ in zip(f.T, x): 
    c = scalar_map.to_rgba(x_) 
    plt.plot(f_, y, color=c) 

scalar_map.set_array([]) # dunno why we need this. plt.colorbar fails otherwise. 
plt.colorbar(scalar_map, label='x')

来源

2017-02-16 13:31:34 kazemakase

这正是我想要的，谢谢你！ – Matthew

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