Окрасить только часть оси в matplotlib

На чтение 4 мин Опубликовано 08.10.2024

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Пояснение кода:
Заключение

Вопрос или проблема

Рассмотрим простой график

import matplotlib.pyplot as plt

x = [0.9, 1, 1.1, 1.2, 1.3]
y = [0, 0.1, 0.3, 0.6, 1]

plt.plot(x,y)

plt.margins(x=0, y=0)
plt.xlim(0,3)

Это создает линейный график. Отсюда я хотел бы закрасить часть своей оси x так, чтобы от 0 до 0.9 был синий цвет, а от 0.9 до 3 – красный. Одно из решений, которое я придумал, это включить еще два графика: plt.plot([0,0.9], [0,0], color = "b" ,linewidth=3.0) и
plt.plot([0.9,3.0], [0,0], color = "r",linewidth=3.0). Получая следующее изображение:

Это выглядит нормально, но мне это не совсем нравится. Мне ясно, что эти линии не находятся на оси, а скорее чуть выше оси. Вместо этого я хотел бы, чтобы ось и метки принимали соответствующий цвет.

Вы можете использовать вариант метода, описанного здесь, чтобы заменить ось x на пользовательскую сегментированную линию и вручную изменить цвета меток/линий меток:

from matplotlib.collections import LineCollection

ax = plt.gca()

colors = ['b', 'r']
x = [0, .9, 3]
y = [0, 0, 0]
points = np.c_[x, y][:, None]
segments = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1)
lc = LineCollection(segments,colors=colors, linewidth=2,
                    transform=ax.get_xaxis_transform(),
                    clip_on=False)
ax.add_collection(lc)

ax.set_ylim(bottom=0)
ax.spines['bottom'].set_visible(False)

for t in ax.get_xticklabels():
    t.set_color(colors[int(t.get_position()[0] > 0.9)])

Результат:

Вариант с numpy.searchsorted, чтобы обрабатывать более чем 2 цвета (используйте 'left'/'right', чтобы изменить, как метка на границе ассоциируется с предыдущим/следующим сегментом):

colors = ['b', 'r', 'g']
x = [0, .9, 2, 3]
y = [0]*len(x)

# [...]

colors_ = np.array(colors)[np.clip(np.searchsorted(x, ax.get_xticks(),
                                                   'left')-1,
                                   0, len(colors)-1)]

for c, t, l in zip(colors_,
                   ax.get_xticklabels(),
                   ax.get_xticklines()[::2]):
    t.set_color(c)
    l.set_markeredgecolor(c)

Результат (слева/справа; обратите внимание на цвет 2.0):

Ответ или решение

Чтобы окрасить части оси X в разных цветах в matplotlib, мы можем воспользоваться методом, основанным на использовании коллекции линий. Это позволяет нам создать ось с сегментированной окраской и управлять цветом меток и линий делений на оси.

Ниже представлен полный код, который иллюстрирует этот подход:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.collections import LineCollection

x = [0.9, 1, 1.1, 1.2, 1.3]
y = [0, 0.1, 0.3, 0.6, 1]

plt.plot(x, y)

plt.margins(x=0, y=0)
plt.xlim(0, 3)

# Получаем текущую ось
ax = plt.gca()

# Определяем цвета и координаты для оси X
colors = ['b', 'r']
x_segments = [0, 0.9, 3]
y_segments = [0, 0, 0]

# Создаем сегменты с цветами
points = np.c_[x_segments, y_segments][:, None]
segments = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1)
lc = LineCollection(segments, colors=colors, linewidth=4,
                    transform=ax.get_xaxis_transform(),
                    clip_on=False)
ax.add_collection(lc)

# Убираем видимость нижней рамки
ax.spines['bottom'].set_visible(False)

# Окрашиваем метки оси X
for t in ax.get_xticklabels():
    t.set_color(colors[int(t.get_position()[0] > 0.9)])

# Показываем график
plt.show()

Пояснение кода:

Импорт библиотек: Мы используем matplotlib.pyplot для создания графиков и numpy для удобной работы с массивами.
Создание графика: Исходный график рисуется с использованием простого вызова plt.plot() для заданных массивов x и y.
Настройка сегментов оси X: Мы определяем цвета и координаты. Создается коллекция линий LineCollection, которая выглядит как сегментированная линия на оси X.
Окрашивание меток: Каждый элемент меток оси X окрашивается в зависимости от его положения. Если положение метки больше 0.9, она окрашивается в красный (r), в противном случае — в синий (b).
Отображение графика: В конце мы вызываем plt.show(), чтобы отобразить график с окрашенной осью.

Этот способ позволяет визуализировать разные сегменты оси X более аккуратно и наглядно, чем с добавлением дополнительных линий.

Заключение

Предложенный метод позволяет гибко настраивать цветовые схемы для частей осей в matplotlib, обеспечивая большую свободу для визуализации данных. Вы можете настраивать цвета и деления, добавляя новые элементы, что позволяет создавать более информативные и красивое графическое представление ваших данных.