在Python的Matplotlib中基于条件绘制多色线

Matplotlib是一个基于Python的数据可视化库。它提供了各种绘图选项，包括条形图、饼图、散点图等等。在数据可视化的过程中，多色线是一种非常实用的工具。例如，我们可以根据某个条件来绘制不同颜色的线，以突出线条的趋势。

下面我们将介绍在Python的Matplotlib中如何基于条件绘制多色线。

什么是多色线？

多色线是指在一条曲线或折线的绘制中，为不同颜色的线段分配不同的颜色，使得曲线中出现颜色分段的效果。这种方法可以对趋势变化进行更加细致的划分和比较，提高了数据可视化的效果。

Matplotlib中多色线的使用

在Matplotlib中，可以使用“plot”函数绘制多色线。该函数的参数中，我们可以通过给“linestyle”参数的不同取值来设置线条的形态，同时通过给“color”参数传递一个表示颜色的字符串或者元组来设置线条的颜色。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 坐标轴数据
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
y = [10, 11, 12, 15, 19, 20, 23, 26, 25]

# 若y值小于15，颜色设置为红色；否则为绿色
colors = ['r' if y_i < 15 else 'g' for y_i in y]        

# 绘制折线
for i in range(len(x)-1):
    plt.plot([x[i], x[i+1]], [y[i], y[i+1]], 
             color=colors[i], linewidth=4)

# 展示
plt.show()

该代码将数据绘制成了折线图，每一段折线的颜色由数据大小控制。当y值小于15时，线条颜色为红色；否则为绿色。

颜色分段绘制

我们也可以通过比较判断某些数据的大小，实现不同颜色的划分。

例如，我们想要根据数据值的大小将以红色、绿色、蓝色、紫色、橙色五种不同颜色的线条划分开。那么可以如下实现：

import matplotlib.pyplot as plt

# 参数设置
color_map = {0: 'r', 1: 'g', 2: 'b', 3: 'm', 4: 'y'}
x = range(10)
y = [1, 4, 5, 8, 9, 11, 15, 16, 20, 25]

# 计算分段
frag = (max(y) - min(y)) / float(len(color_map.keys()))

# 设置颜色
colors = [color_map[int((y_i - min(y)) // frag)] for y_i in y]

# 绘制多色线
for i in range(len(x)-1):
    plt.plot([x[i], x[i+1]], [y[i], y[i+1]], 
             color=colors[i], linewidth=4)

# 展示
plt.show()

在该代码中，我们设定了五种不同的颜色：红色、绿色、蓝色、紫色和橙色。我们还通过min(y)和max(y)计算y值的取值范围，再通过计算frag来确定每个颜色段的取值范围。最后，我们使用颜色字典color_map，根据y_i的值来确定该点位于哪个颜色分段，并设置线条的颜色。

可以看出，不同的数据值被按照颜色分段进行了展示。数据值小的线段为红色，数据值大的线段为黄色，中间的颜色层次依次为绿色、蓝色和紫色。