Python中如何为matplotlib折线图按时间列值自定义分段配色

plt.plot 默认仅支持为整条折线设置单一颜色，要实现按时间列数值分段染色的效果，最常用的是LineCollection实现方案，适配你用的灰度色阶的代码如下：

方案1：LineCollection（推荐，大数据量也可高效运行） #

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

# 假设你已经读取csv得到三个数组：x、y、对应时间列time
# 构造相邻点组成的线段集合
points = np.array([x, y]).T.reshape(-1, 1, 2)
segments = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1)

# 创建LineCollection对象，绑定时间列作为颜色映射依据
lc = LineCollection(segments, cmap='gray', linewidth=0.5)
# 如果要和你散点图的c=-x逻辑对齐，将下面的time改为-x即可
lc.set_array(time)

# 绘图
fig, ax = plt.subplots()
ax.add_collection(lc)
# LineCollection不会自动适配坐标轴范围，需要手动设置
ax.set_xlim(x.min(), x.max())
ax.set_ylim(y.min(), y.max())
plt.show()

方案2：逐段绘制（小数据量场景逻辑更简单） #

import matplotlib.pyplot as plt

# 先对时间列做归一化，适配灰度色阶取值范围
time_norm = (time - time.min()) / (time.max() - time.min())

for i in range(len(x)-1):
    # 每两个相邻点绘制一段折线，颜色对应当前点的时间值
    plt.plot(x[i:i+2], y[i:i+2], color=plt.cm.gray(time_norm[i]), linewidth=0.5)

plt.xlim(x.min(), x.max())
plt.ylim(y.min(), y.max())
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者LuvCode