Matplotlib中ax.fill_between的cmap参数无效，如何实现渐变填充？

尝试使用Matplotlib的ax.fill_between绘图函数的cmap参数实现曲线下区域的渐变填充，但设置后无任何效果，始终得到纯色填充结果。

尝试的代码 #

第一种写法：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 1, 3, 0.5, 2]

fig, ax = plt.subplots(
    figsize=(10,6),
    facecolor="white"
)

ax.fill_between(
    x=x,
    y1=y,
    cmap="cool"
)

第二种写法：

ax.fill_between(
    x=x,
    y1=y,
    cmap=plt.get_cmap("cool")
)

尝试将cmap应用到color或facecolor属性时会抛出错误，最终结果始终为纯色填充：

原因分析 #

fill_between的cmap参数并非用于直接实现区域渐变填充——该参数仅在结合where条件与数组类型的color时才会生效，但默认情况下fill_between会将整个填充区域视为单一图形对象，无法直接应用渐变色。

解决方案 #

要实现曲线下区域的渐变填充，可采用以下几种方法：

方法1：分段填充+颜色映射 #

将x轴拆分为大量微小分段，为每个分段的填充区域分配对应颜色映射的颜色：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 5, 100)  # 细分x轴，提升渐变平滑度
y = np.array([2, 4, 1, 3, 0.5, 2])
y_smooth = np.interp(x, [0,1,2,3,4,5], y)  # 插值得到平滑y值

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6), facecolor="white")

cmap = plt.get_cmap("cool")
norm = plt.Normalize(y_smooth.min(), y_smooth.max())

# 遍历每个小段填充对应颜色
for i in range(len(x)-1):
    x_segment = [x[i], x[i+1], x[i+1], x[i]]
    y_segment = [0, 0, y_smooth[i+1], y_smooth[i]]
    avg_y = (y_smooth[i] + y_smooth[i+1])/2
    ax.fill(x_segment, y_segment, color=cmap(norm(avg_y)))

ax.plot(x, y_smooth, color='black')
plt.show()

方法2：imshow+蒙版 #

创建渐变背景，用曲线下区域作为蒙版显示渐变：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0,5,100)
y = np.interp(x, [0,1,2,3,4,5], [2,4,1,3,0.5,2])

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6), facecolor="white")

# 创建渐变图像
im = ax.imshow(
    np.linspace(0,1,100).reshape(1,-1),
    extent=[x.min(),x.max(),0,y.max()], 
    aspect='auto', 
    cmap='cool', 
    origin='lower'
)

# 生成蒙版：仅保留曲线下方区域
y_mask = np.linspace(0, y.max(), 100).reshape(-1,1)
mask = y_mask <= y
im.set_data(np.where(mask, np.linspace(0,1,100), np.nan))

ax.plot(x, y, color='black')
plt.show()

方法3：PolyCollection创建渐变多边形集合 #

将曲线下区域转换为可应用颜色映射的多边形集合：

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

x = np.linspace(0,5,100)
y = np.interp(x, [0,1,2,3,4,5], [2,4,1,3,0.5,2])

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6), facecolor="white")

# 构建每个分段的多边形顶点
verts = []
for i in range(len(x)-1):
    verts.append([(x[i],0), (x[i], y[i]), (x[i+1], y[i+1]), (x[i+1],0)])

# 创建多边形集合并应用颜色映射
poly = PolyCollection(verts, cmap='cool', norm=plt.Normalize(y.min(), y.max()))
poly.set_array(np.array([(y[i]+y[i+1])/2 for i in range(len(x)-1)]))
ax.add_collection(poly)

ax.plot(x, y, color='black')
ax.set_xlim(x.min(), x.max())
ax.set_ylim(0, y.max())
plt.colorbar(poly)
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pawjast