如何在Matplotlib中让数值超40.0的绘图坐标显示为红色？

方法1：手动拆分数据绘制 #

先遍历所有坐标点，将y值（即a中的元素）大于40.0的点和其余点分开，再分别用蓝色和红色绘制：

import matplotlib.pyplot as plt

a = [20.5,30.2,35.4,40.2,25.2,41.5,24.3,24.1,40.2]
b = list(range(len(a)))

# 分类存储符合条件的坐标
x_blue, y_blue = [], []
x_red, y_red = [], []

for x, y in zip(b, a):
    if y > 40.0:
        x_red.append(x)
        y_red.append(y)
    else:
        x_blue.append(x)
        y_blue.append(y)

# 绘制蓝色基础线和点
plt.plot(x_blue, y_blue, marker='x', color='blue')
# 绘制红色超标点
plt.scatter(x_red, y_red, marker='x', color='red')

plt.show()

方法2：用Numpy布尔索引简化操作 #

如果数据量较大，用Numpy的布尔索引可以更高效地筛选数据：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

a = np.array([20.5,30.2,35.4,40.2,25.2,41.5,24.3,24.1,40.2])
b = np.arange(len(a))

# 生成筛选条件：y值大于40.0的掩码
mask = a > 40.0

# 绘制蓝色部分
plt.plot(b[~mask], a[~mask], marker='x', color='blue')
# 绘制红色超标点
plt.scatter(b[mask], a[mask], marker='x', color='red')

plt.show()

补充说明 #

• 你提到的「位置值」就是b（x轴坐标）和a（y轴坐标）对应的每一组坐标对，只需要逐个判断a中的值是否超过阈值即可分类处理。
• 如果需要让超标点之间的线段也显示为红色，把scatter换成plot即可，但要注意离散点之间的线段会直接连接，可能不符合连续折线的视觉需求，可根据实际场景选择。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yong Han