极客笔记Matplotlib fill_between transparency
在Matplotlib中，fill_between()函数允许我们填充两个曲线之间的区域。我们可以通过设置alpha参数来调整填充区域的透明度，使得填充区域不会完全遮挡曲线。
示例代码
示例1：简单示例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.figure()
plt.plot(x, y1, color='blue')
plt.plot(x, y2, color='red')
plt.fill_between(x, y1, y2, color='gray', alpha=0.5)
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们绘制了sin曲线和cos曲线，并使用fill_between()函数填充两者之间的区域。设置alpha=0.5使得填充区域透明度为50%。
示例2：不同颜色的填充区域
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.figure()
plt.plot(x, y1, color='blue')
plt.plot(x, y2, color='red')
plt.fill_between(x, y1, y2, where=(y1 > y2), color='green', alpha=0.3)
plt.fill_between(x, y1, y2, where=(y1 <= y2), color='orange', alpha=0.3)
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们根据不同条件填充不同颜色的区域。where=(y1 > y2)表示当y1 > y2时填充绿色区域，where=(y1 <= y2)表示当y1 <= y2时填充橙色区域。
示例3：使用线型填充
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.figure()
plt.plot(x, y1, color='blue')
plt.plot(x, y2, color='red')
plt.fill_between(x, y1, y2, interpolate=True, color='purple', alpha=0.2)
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们通过设置interpolate=True参数实现了线型填充效果。填充区域的颜色为紫色，透明度为20%。
示例4：填充区域形状自定义
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
x = np.linspace(0, 10, 100)
y3 = np.exp(x/10)
plt.figure()
plt.plot(x, y1, color='blue')
plt.plot(x, y3, color='green')
plt.fill_between(x, y1, y3, where=(y1 < y3), interpolate=True, step='mid', color='yellow', alpha=0.4)
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们绘制了指数曲线和sin曲线，并根据条件填充了不规则形状的区域。设置step='mid'参数可以调整填充区域的形状。
示例5：分段填充
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
x = np.linspace(0, 10, 100)
y4 = np.where(x<5, x, 10-x)
plt.figure()
plt.plot(x, y1, color='blue')
plt.plot(x, y4, color='orange')
plt.fill_between(x, y1, y4, where=(y1 < y4), interpolate=True, color='gray', alpha=0.5)
plt.fill_between(x, y1, y4, where=(y1 >= y4), interpolate=True, color='pink', alpha=0.5)
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们根据条件分段填充不同颜色的区域。where=(y1 < y4)表示y1 < y4时填充灰色区域，where=(y1 >= y4)表示y1 >= y4时填充粉色区域。
示例6：堆叠填充
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.figure()
plt.plot(x, y1, color='blue')
plt.plot(x, y2, color='red')
plt.fill_between(x, y1, y2, color='yellow', alpha=0.5)
plt.fill_between(x, y1, color='green', alpha=0.3)
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们将两个填充区域堆叠在一起。首先填充了sin曲线和cos曲线之间的区域为黄色，然后填充了sin曲线以下的区域为绿色。
示例7：填充不规则形状
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
x = np.linspace(0, 10, 100)
y5 = np.where(x<5, np.exp(x), np.sin(x))
plt.figure()
plt.plot(x, y1, color='blue')
plt.plot(x, y5, color='purple')
plt.fill_between(x, y1, y5, color='orange', alpha=0.4)
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们填充了不规则形状的区域。根据条件，当x<5时填充指数曲线和sin曲线之间的区域。
示例8：多条曲线的填充
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
x = np.linspace(0, 10, 100)
y6 = np.tan(x)
plt.figure()
plt.plot(x, y1, color='blue')
plt.plot(x, y2, color='red')
plt.plot(x, y6, color='green')
plt.fill_between(x, y1, y2, color='yellow', alpha=0.3)
plt.fill_between(x, y1, y6, color='pink', alpha=0.5)
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们绘制了sin曲线、cos曲线和tan曲线，并填充了两个不同的区域。其中，填充了sin曲线和cos曲线之间的区域为黄色，填充了sin曲线和tan曲线之间的区域为粉色。
示例9：填充包围线
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
x = np.linspace(0, 10, 100)
y7 = np.cosh(x)
plt.figure()
plt.plot(x, y1, color='blue')
plt.plot(x, y7, color='black')
plt.fill_between(x, y1, y7, color='gray', alpha=0.2, where=(y1 < y7))
plt.fill_between(x, y1, y7, color='purple', alpha=0.2, where=(y1 >= y7))
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们填充了包围指定曲线的区域。设置where=(y1 < y7)和where=(y1 >= y7)分别表示y1 < y7和y1 >= y7时填充不同的区域。
示例10：填充阴影效果
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.figure()
plt.plot(x, y1, color='blue')
plt.plot(x, y2, color='red')
plt.fill_between(x, y1, y2, color='yellow', alpha=0.2, edgecolor='orange')
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们使用edgecolor参数为填充区域添加边框颜色。填充区域的颜色为黄色，透明度为20%，边框颜色为橙色。
示例11：填充曲线以下区域
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.figure()
plt.plot(x, y1, color='blue')
plt.fill_between(x, 0, y1, color='green', alpha=0.3)
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们填充了sin曲线以下的区域。设置fill_between()的y轴起点为0，填充区域的颜色为绿色，透明度为30%。
示例12：填充数据点周围
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
x = np.linspace(0, 10, 10)
y8 = np.cos(x)
plt.figure()
plt.plot(x, y8, 'o', color='purple')
plt.fill_between(x, y8, alpha=0.7)
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们绘制了散点图，并通过fill_between()函数填充了数据点周围的区域。设置透明度为70%。
示例13：填充曲线两侧区域
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.figure()
plt.plot(x, y1, color='blue')
plt.fill_between(x, y1, alpha=0.5)
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们使用fill_between()函数填充了sin曲线两侧的区域。填充的区域为整个y轴范围，透明度为50%。
示例14：填充大范围区域
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.figure()
plt.plot(x, y1, color='blue')
plt.fill_between(x, y1.min(), y1.max(), color='pink', alpha=0.4)
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们填充了整个y轴范围的区域。设置颜色为粉色，透明度为40%。
示例15：填充双曲线之间区域
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.figure()
plt.plot(x, y1, color='blue')
plt.plot(x, y7, color='black')
plt.fill_between(x, y1, y7, where=(y1 < y7), color='yellow', alpha=0.3)
plt.fill_between(x, y1, y7, where=(y1 >= y7), color='orange', alpha=0.3)
plt.show()
在这个示例中，我们填充了两个曲线之间的区域，其中填充条件为y1 < y7和y1 >= y7，分别填充了黄色和橙色的区域。
示例16：填充指定范围区域
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.figure()
plt.plot(x, y1, color='blue')
plt.fill_between(x, 3, 7, color='green', alpha=0.5)
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们填充了指定x范围内的区域。填充范围为x=3到x=7之间的区域，颜色为绿色，透明度为50%。
示例17：填充峰值上下区域
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.figure()
plt.plot(x, y1, color='blue')
plt.fill_between(x, y1.max(), y1.min(), color='gray', alpha=0.3)
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们填充了sin曲线的峰值上下的区域。由于填充范围选取了最大值和最小值，因此形成了一个垂直的填充区域。
示例18：填充曲线和x轴之间区域
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.figure()
plt.plot(x, y1, color='blue')
plt.fill_between(x, 0, y1, color='purple', alpha=0.4)
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们填充了sin曲线和x轴之间的区域。填充的区域从y=0到sin曲线的数值处，颜色为紫色，透明度为40%。
示例19：填充部分区域
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.figure()
plt.plot(x, y1, color='blue')
plt.fill_between(x, 2.5, 5, where=((x>=2.5) & (x<=5)), color='yellow', alpha=0.3)
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们填充了指定范围内的部分区域。通过设置where=((x>=2.5) & (x<=5))，确定了要填充的范围为x=2.5到x=5的部分区域，颜色为黄色，透明度为30%。
示例20：填充最小值以下区域
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.figure()
plt.plot(x, y1, color='blue')
plt.fill_between(x, y1.min(), alpha=0.4)
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们填充了sin曲线最小值以下的区域。填充的范围为最小值以下的整个y轴范围，透明度为40%。
结语
通过本文的示例代码，我们详细介绍了在Matplotlib中如何使用fill_between()函数实现填充区域的透明效果。通过调整颜色、透明度和填充条件，我们可以灵活地对图形进行美化和增加信息的展示，使得数据可视化更加直观和吸引人。