利用matplotlib实现颜色视觉映射的分段多色折线图（模拟ECharts Beijing AQI案例）

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利用matplotlib实现颜色视觉映射的分段多色折线图（模拟ECharts Beijing AQI案例）

2023-09-17 01:37| 来源: 网络整理| 查看: 265

概述

ECharts提供了大量交互组件，Beijing AQI是ECharts的一个典型的视觉映射案例，y轴的值根据不同的阈值映射为不同的颜色，matplotlib没有现成的解决方案。在这里插入图片描述

matplotlib相关案例

matplotlib官方案例Multicolored lines提供了类似的解决方案。

但是直接套用该案例发现，效果并不好。问题主要在于映射y轴时，如果相邻两个数据点刚好跨越不同值区间，那么这段线只能绘制一种颜色，因此，应当在值区间的转换点之间插入过渡的阈值。

在这里插入图片描述

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.collections import LineCollection from matplotlib.colors import ListedColormap, BoundaryNorm with open('aqi-beijing.json') as f: data =pd.read_json(f,orient='columns') x = np.arange(len(data)) y = data[1] dydx = y points = np.array([x, y]).T.reshape(-1, 1, 2) segments = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1) fig, axs = plt.subplots(1, 1, figsize=(15,9)) cmap = ListedColormap(['r', 'g', 'b']) norm = BoundaryNorm([0, 100, 200, 300], cmap.N) lc = LineCollection(segments, cmap=cmap, norm=norm) lc.set_array(dydx) lc.set_linewidth(2) line = axs.add_collection(lc) fig.colorbar(line, ax=axs) axs.set_xlim(x.min(), x.max()) axs.set_ylim(0, 500) plt.show() 解决方案

由于numpy学艺不精，不能优雅的处理插值问题，因此，采用列表、字典处理插值问题。其他的思路包括利用numpy掩码数组处理数据过滤问题，利用plot函数分段绘制线。在这里插入图片描述

from collections import Counter, defaultdict import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib.cm as cm from matplotlib.colors import ListedColormap, BoundaryNorm plt.rcParams['font.family'] = 'simhei' plt.figure(figsize=(25, 15)) # 加载数据 with open('aqi-beijing.json') as f: data = pd.read_json(f, orient='columns') # 阈值 thresholds = [50, 100, 150, 200, 250, 300] # 转换y轴数据 d1 = data[1] y = list(d1) x = list(range(len(d1))) # 构造y轴数据插值 # 确定需要插值的索引、插值、插值的策略、插值的x轴坐标 i = 0 result = defaultdict(list) for j in thresholds: while i = y[i] and j 1 and result[index][0][1] > 0: temp = list(reversed(result[index])) else: temp = result[index] for t in temp: y.insert(index+e, t[0]) x.insert(index+e, t[2]) e = e+1 # 构造x/y轴数据 d0 = np.array(sorted(x)) d1 = np.array(y) # 构造颜色列表 colors = ['#93CE07', '#FBDB0F', '#FC7D02', '#FD0100', '#AA069F', '#AC3B2A', '#000'] # 构造阈值元组 control = [0]+thresholds+[400] thresholds_spans = [i for i in zip(control, control[1:])] # 绘制线段 for color, thresholds_span in zip(colors, thresholds_spans): low, high = thresholds_span line_data = np.ma.masked_array(d1, mask=(d1 high)) plt.plot(d0, line_data, color) # 绘制参考点 # plt.plot(d0, d1, color='grey', marker='o', alpha=0.2) # 绘制参考线 for threshold in thresholds: plt.axhline(threshold, linestyle='--', color='grey', alpha=0.3, zorder=-100) # 绘制颜色条 cmap = ListedColormap(colors) norm = BoundaryNorm(control, cmap.N) plt.colorbar(cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap)) # 绘制x轴刻度 plt.xticks([0, 20, 40, 60, 80], [data[0][0], data[0][20], data[0][40], data[0][60], data[0][80]]) plt.title("北京空气质量分析") plt.show()

aqi-beijing.json：

[["2000-06-05",116],["2000-06-06",129],["2000-06-07",135],["2000-06-08",86],["2000-06-09",73],["2000-06-10",85],["2000-06-11",73],["2000-06-12",68],["2000-06-13",92],["2000-06-14",130],["2000-06-15",245],["2000-06-16",139],["2000-06-17",115],["2000-06-18",111],["2000-06-19",309],["2000-06-20",206],["2000-06-21",137],["2000-06-22",128],["2000-06-23",85],["2000-06-24",94],["2000-06-25",71],["2000-06-26",106],["2000-06-27",84],["2000-06-28",93],["2000-06-29",85],["2000-06-30",73],["2000-07-01",83],["2000-07-02",125],["2000-07-03",107],["2000-07-04",82],["2000-07-05",44],["2000-07-06",72],["2000-07-07",106],["2000-07-08",107],["2000-07-09",66],["2000-07-10",91],["2000-07-11",92],["2000-07-12",113],["2000-07-13",107],["2000-07-14",131],["2000-07-15",111],["2000-07-16",64],["2000-07-17",69],["2000-07-18",88],["2000-07-19",77],["2000-07-20",83],["2000-07-21",111],["2000-07-22",57],["2000-07-23",55],["2000-07-24",60],["2000-07-25",44],["2000-07-26",127],["2000-07-27",114],["2000-07-28",86],["2000-07-29",73],["2000-07-30",52],["2000-07-31",69],["2000-08-01",86],["2000-08-02",118],["2000-08-03",56],["2000-08-04",91],["2000-08-05",121],["2000-08-06",127],["2000-08-07",78],["2000-08-08",79],["2000-08-09",46],["2000-08-10",108],["2000-08-11",80],["2000-08-12",79],["2000-08-13",69],["2000-08-14",80],["2000-08-15",105],["2000-08-16",119],["2000-08-17",105],["2000-08-18",55],["2000-08-19",74],["2000-08-20",41],["2000-08-21",62],["2000-08-22",104],["2000-08-23",118],["2000-08-24",121],["2000-08-25",126],["2000-08-26",99]]

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