注意

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填充两条线之间的区域#

此示例演示如何使用 fill_between 来着色两条线之间的区域。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

基本用法#

参数 y1 和 y2 可以是标量，表示给定 y 值处的水平边界。如果仅给出 y1，则 y2 默认为 0。

x = np.arange(0.0, 2, 0.01)
y1 = np.sin(2 * np.pi * x)
y2 = 0.8 * np.sin(4 * np.pi * x)

fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(3, 1, sharex=True, figsize=(6, 6))

ax1.fill_between(x, y1)
ax1.set_title('fill between y1 and 0')

ax2.fill_between(x, y1, 1)
ax2.set_title('fill between y1 and 1')

ax3.fill_between(x, y1, y2)
ax3.set_title('fill between y1 and y2')
ax3.set_xlabel('x')
fig.tight_layout()
fill between y1 and 0, fill between y1 and 1, fill between y1 and y2

示例：置信带#

fill_between 的一个常见应用是指示置信带。

fill_between 使用颜色循环的颜色作为填充颜色。当应用于填充区域时，这些颜色可能会有点强烈。因此，通常的做法是使用 alpha 使区域半透明，从而使颜色变浅。

N = 21
x = np.linspace(0, 10, 11)
y = [3.9, 4.4, 10.8, 10.3, 11.2, 13.1, 14.1,  9.9, 13.9, 15.1, 12.5]

# fit a linear curve and estimate its y-values and their error.
a, b = np.polyfit(x, y, deg=1)
y_est = a * x + b
y_err = x.std() * np.sqrt(1/len(x) +
                          (x - x.mean())**2 / np.sum((x - x.mean())**2))

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y_est, '-')
ax.fill_between(x, y_est - y_err, y_est + y_err, alpha=0.2)
ax.plot(x, y, 'o', color='tab:brown')
fill between demo

选择性填充水平区域#

参数 where 允许指定要填充的 x 范围。它是一个与 x 大小相同的布尔数组。

仅填充连续 True 序列的 x 范围。因此，永远不会填充相邻 True 和 False 值之间的范围。当数据点应表示连续量时，这通常是不希望的。因此，建议设置 interpolate=True，除非数据点的 x 距离足够精细，以至于上述效果不明显。插值近似于 where 条件将改变的实际 x 位置，并将填充扩展到那里。

x = np.array([0, 1, 2, 3])
y1 = np.array([0.8, 0.8, 0.2, 0.2])
y2 = np.array([0, 0, 1, 1])

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex=True)

ax1.set_title('interpolation=False')
ax1.plot(x, y1, 'o--')
ax1.plot(x, y2, 'o--')
ax1.fill_between(x, y1, y2, where=(y1 > y2), color='C0', alpha=0.3)
ax1.fill_between(x, y1, y2, where=(y1 < y2), color='C1', alpha=0.3)

ax2.set_title('interpolation=True')
ax2.plot(x, y1, 'o--')
ax2.plot(x, y2, 'o--')
ax2.fill_between(x, y1, y2, where=(y1 > y2), color='C0', alpha=0.3,
                 interpolate=True)
ax2.fill_between(x, y1, y2, where=(y1 <= y2), color='C1', alpha=0.3,
                 interpolate=True)
fig.tight_layout()
interpolation=False, interpolation=True

注意

如果 y1 或 y2 是掩码数组，则会发生类似的间隙。由于无法近似缺失值，因此 interpolate 在这种情况下无效。只能通过在掩码值附近添加更多数据点来减小掩码值周围的间隙。

选择性地标记整个轴上的水平区域#

可以将相同的选择机制应用于填充轴的整个垂直高度。为了独立于 y 限制，我们添加了一个变换，该变换以数据坐标解释 x 值，并以轴坐标解释 y 值。

以下示例标记了 y 数据高于给定阈值的区域。

fig, ax = plt.subplots()
x = np.arange(0, 4 * np.pi, 0.01)
y = np.sin(x)
ax.plot(x, y, color='black')

threshold = 0.75
ax.axhline(threshold, color='green', lw=2, alpha=0.7)
ax.fill_between(x, 0, 1, where=y > threshold,
                color='green', alpha=0.5, transform=ax.get_xaxis_transform())
fill between demo

参考

此示例中显示了以下函数、方法、类和模块的用法

标签：样式：条件 绘图类型：fill_between 级别：初学者 目的：展示

脚本总运行时间：（0 分钟 4.548 秒）

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