如何用Matplotlib创建中心及交界线偏白的2D四象限渐变图

需求说明 #

需要创建一个2D填充图表，四个象限分别对应四种不同相位颜色，要求中心区域及坐标轴交界线区域偏白，替代原代码中离散的散点图效果。

原代码问题分析 #

• 使用plt.scatter只能生成离散点，无法填满整个区域
• 网格点数量过少（仅10个）导致边缘效果粗糙
• 仅考虑了径向距离的颜色混合，未处理坐标轴交界线的白色过渡

解决方案代码 #

步骤1：导入依赖库 #

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

步骤2：定义颜色与混合逻辑 #

直接使用RGB数值计算混合色（比十六进制转换更高效）：

# 定义各颜色的RGB值（范围0-1）
COLORS = {
    'red': (1.0, 0.0, 0.0),
    'green': (0.0, 1.0, 0.0),
    'blue': (0.0, 0.0, 1.0),
    'yellow': (1.0, 1.0, 0.0),
    'white': (1.0, 1.0, 1.0)
}

def get_mixed_color(x, y):
    # 计算径向距离因子（中心到角落的过渡）
    r = np.sqrt(x**2 + y**2)
    R = np.sqrt(2)  # 角落点到中心的最大距离
    radial_factor = r / R
    radial_factor = np.clip(radial_factor, 0, 1)  # 防止超出范围
    
    # 计算轴向距离因子（坐标轴到角落的过渡）
    axis_factor = min(abs(x), abs(y))
    axis_factor = np.clip(axis_factor, 0, 1)
    
    # 计算颜色权重：仅在角落（径向+轴向都最大）时颜色最深
    color_weight = radial_factor * axis_factor
    white_weight = 1 - color_weight
    
    # 根据象限选择基础颜色
    if x > 0 and y > 0:
        base_color = COLORS['blue']
    elif x > 0 and y < 0:
        base_color = COLORS['yellow']
    elif x < 0 and y > 0:
        base_color = COLORS['red']
    elif x < 0 and y < 0:
        base_color = COLORS['green']
    else:
        # 坐标轴或中心直接返回白色
        return COLORS['white']
    
    # 混合基础颜色与白色
    mixed_r = base_color[0] * color_weight + COLORS['white'][0] * white_weight
    mixed_g = base_color[1] * color_weight + COLORS['white'][1] * white_weight
    mixed_b = base_color[2] * color_weight + COLORS['white'][2] * white_weight
    return (mixed_r, mixed_g, mixed_b)

步骤3：生成密集网格并绘制填充图 #

# 生成密集网格（100x100点，保证平滑填充）
x = np.linspace(-1, 1, 100)
y = np.linspace(-1, 1, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# 计算每个网格点的颜色
color_grid = np.array([[get_mixed_color(xi, yi) for xi in x] for yi in y])

# 绘制填充图
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.pcolormesh(X, Y, color_grid, shading='gouraud')  # gouraud shading让过渡更平滑
plt.axis('equal')  # 保持坐标轴比例一致
plt.axis('off')  # 隐藏坐标轴（无需网格线）
plt.tight_layout()
plt.show()

代码说明 #

1. 密集网格：使用100x100的网格点，替代原10x10的稀疏点，确保填充效果平滑
2. 双因子权重：同时考虑径向距离（中心→角落）和轴向距离（坐标轴→角落）的权重，保证中心和交界线区域偏白
3. 平滑填充：使用pcolormesh配合gouraud shading，实现连续的颜色过渡，完全填满区域
4. 坐标轴处理：直接对坐标轴上的点返回白色，强化交界线的偏白效果

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bad_chemist