Matplotlib 填充多条折线图之间的空白

Matplotlib是Python中最流行的绘图库之一，用于创建高品质的科学图形。这里我们将展示如何使用Matplotlib“填充多条折线图之间的空白”功能。

填充多条折线图之间的空白

Matplotlib可以用来绘制多条折线图，一种常见的需求是需要对这些折线图之间的空白进行填充。比如，在下面的例子中，我们展示了三条折线图，并使用Matplotlib填充它们之间的空白。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.sin(x) * np.cos(x)

# 绘制图形
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y1, label='y1')
ax.plot(x, y2, label='y2')
ax.plot(x, y3, label='y3')
ax.fill_between(x, y1, y2, alpha=0.3)
ax.fill_between(x, y1, y3, alpha=0.3)
ax.fill_between(x, y2, y3, alpha=0.3)

# 图形装饰
ax.legend(loc='upper right')
ax.set_xlabel('X Axis')
ax.set_ylabel('Y Axis')
ax.set_title('Multiple Lines with Filling')
plt.show()

在上面的代码中，我们使用fill_between函数填充折线图之间的空白。该函数需要指定x轴的坐标，以及两个y轴的坐标。我们使用alpha参数设置了填充颜色的透明度，并在图例中使用label参数添加了标签。因为有三个填充区域，所以我们需要使用三个fill_between函数。

填充区域中添加阴影线

有时候，我们需要在填充区域中添加阴影线以突出展示。比如，在下面的例子中，我们展示了如何在填充区域中添加阴影线。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 绘制图形
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y1, label='y1')
ax.plot(x, y2, label='y2')
ax.fill_between(x, y1, y2, where=y1>y2, interpolate=True, alpha=0.3)
ax.fill_between(x, y1, y2, where=y2>y1, interpolate=True, alpha=0.3)

# 添加阴影线
ylim = ax.get_ylim()
ax.plot([np.pi, np.pi], ylim, 'k--', lw=2, alpha=0.5)
ax.plot([3*np.pi/2, 3*np.pi/2], ylim, 'k--', lw=2, alpha=0.5)

# 图形装饰
ax.legend(loc='upper right')
ax.set_xlabel('X Axis')
ax.set_ylabel('Y Axis')
ax.set_title('Filling with Shadow')
plt.show()

在这个例子中，我们使用where参数来指定阴影线在哪里绘制。我们使用interpolate参数使填充区域变得更加平滑，并使用alpha参数设置透明度。我们还使用了get_ylim函数获取y轴的极值，并使用plot函数添加了两条垂直阴影线。

总结

在本文中，我们讲解了如何使用Matplotlib“填充多条折线图之间的空白”功能，并介绍了如何在填充区域中添加阴影线。Matplotlib是数据可视化的利器，熟练掌握其用法能让我们展示数据更加生动。在实际应用中，我们需要根据具体需求来选择使用不同的填充方式和样式，以最好地呈现数据的特征和趋势。希望本文能给大家在数据可视化方面提供一些帮助。