没问题，咱们一步步来实现这个需求，思路其实很清晰：先读入CSV数据，按颜色分组，再分别绘制对应颜色的曲线就行。下面是具体的实现步骤和完整代码：

1. 导入所需库 #

首先得用到pandas读取CSV文件，matplotlib.pyplot负责绘图，先导入它们：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. 读取并预处理CSV数据 #

你的CSV用|分隔，而且每个字段前后还有空格，所以读取的时候要指定分隔符，同时去掉多余的空格：

# 读取CSV，处理分隔符和空格
df = pd.read_csv('your_data.csv', sep='|', skipinitialspace=True)
# 可选：确认数据读取正确，打印前几行
print(df.head())

把your_data.csv换成你实际的文件名即可，skipinitialspace=True会自动去掉|后面的空格，避免列名或数据带空格的问题。

3. 定义颜色映射关系 #

根据你说的colorInfo取值（0=蓝、1=红、2=绿），咱们创建一个字典来对应：

color_map = {0: 'blue', 1: 'red', 2: 'green'}

4. 分组绘制曲线 #

因为y1和y2的取值范围差很大（0-150 vs -1-1），推荐用两个子图分别绘制，这样能更清晰地看到两条曲线的变化。如果硬要放在同一个图里，需要用双y轴，我后面也会提一下。

方案A：分两个子图绘制（推荐） #

# 创建2行1列的子图，设置画布大小
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 8))

# 按color字段分组遍历
for color_code, group in df.groupby('color'):
    current_color = color_map[color_code]
    # 绘制y1的曲线
    ax1.plot(group['x'], group['y1'], color=current_color, 
             label=f'Color {color_code} ({current_color})')
    # 绘制y2的曲线
    ax2.plot(group['x'], group['y2'], color=current_color, 
             label=f'Color {color_code} ({current_color})')

# 设置第一个子图（y1）的样式
ax1.set_title('y1 Values vs x')
ax1.set_xlabel('x')
ax1.set_ylabel('y1')
ax1.legend()  # 显示图例
ax1.grid(True)  # 显示网格线

# 设置第二个子图（y2）的样式
ax2.set_title('y2 Values vs x')
ax2.set_xlabel('x')
ax2.set_ylabel('y2')
ax2.legend()
ax2.grid(True)

# 自动调整子图间距，避免重叠
plt.tight_layout()
# 显示图像
plt.show()

方案B：同一图中用双y轴绘制 #

如果想把两条曲线放在同一个图里，需要用双y轴来适配不同的取值范围：

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 6))
color_map = {0: 'blue', 1: 'red', 2: 'green'}

# 先绘制y1在左轴
for color_code, group in df.groupby('color'):
    current_color = color_map[color_code]
    ax1.plot(group['x'], group['y1'], color=current_color, 
             label=f'y1 - Color {color_code}')

# 创建右轴用于绘制y2
ax2 = ax1.twinx()
for color_code, group in df.groupby('color'):
    current_color = color_map[color_code]
    ax2.plot(group['x'], group['y2'], color=current_color, linestyle='--', 
             label=f'y2 - Color {color_code}')

# 设置样式
ax1.set_title('y1 and y2 Values vs x')
ax1.set_xlabel('x')
ax1.set_ylabel('y1')
ax2.set_ylabel('y2')

# 合并两个轴的图例
lines1, labels1 = ax1.get_legend_handles_labels()
lines2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()
ax1.legend(lines1 + lines2, labels1 + labels2, loc='upper right')

plt.grid(True)
plt.show()

这样就能完美实现你要的效果啦，运行代码后就能看到按指定颜色着色的两条曲线了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ChrizZ