填充行之间的区域

此示例显示如何使用fill_between为两条线之间的区域着色。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

基本用法

参数y1和y2可以是标量，表示给定 y 值的水平边界。如果只给出y1 ，则y2默认为 0。

x = np.arange(0.0, 2, 0.01)
y1 = np.sin(2 * np.pi * x)
y2 = 0.8 * np.sin(4 * np.pi * x)

fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(3, 1, sharex=True, figsize=(6, 6))

ax1.fill_between(x, y1)
ax1.set_title('fill between y1 and 0')

ax2.fill_between(x, y1, 1)
ax2.set_title('fill between y1 and 1')

ax3.fill_between(x, y1, y2)
ax3.set_title('fill between y1 and y2')
ax3.set_xlabel('x')
fig.tight_layout()

示例：置信区间

一个常见的应用fill_between是置信带的指示。

fill_between使用颜色循环的颜色作为填充颜色。当应用于填充区域时，这些可能有点强。因此，通过使用alpha使区域半透明来减轻颜色通常是一种很好的做法。

N = 21
x = np.linspace(0, 10, 11)
y = [3.9, 4.4, 10.8, 10.3, 11.2, 13.1, 14.1,  9.9, 13.9, 15.1, 12.5]

# fit a linear curve an estimate its y-values and their error.
a, b = np.polyfit(x, y, deg=1)
y_est = a * x + b
y_err = x.std() * np.sqrt(1/len(x) +
                          (x - x.mean())**2 / np.sum((x - x.mean())**2))

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y_est, '-')
ax.fill_between(x, y_est - y_err, y_est + y_err, alpha=0.2)
ax.plot(x, y, 'o', color='tab:brown')

[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f2d0108d030>]

有选择地填充水平区域

参数where允许指定要填充的 x ​​范围。它是一个与x大小相同的布尔数组。

仅填充 x 范围的连续True序列。因此，相邻的True和False值之间的范围永远不会被填充。当数据点应该代表一个连续的数量时，这通常是不希望的。因此建议设置interpolate=True，除非数据点的 x 距离足够细，以至于上述效果不明显。插值近似于where条件将发生变化的实际 x 位置， 并将填充扩展到那里。

x = np.array([0, 1, 2, 3])
y1 = np.array([0.8, 0.8, 0.2, 0.2])
y2 = np.array([0, 0, 1, 1])

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex=True)

ax1.set_title('interpolation=False')
ax1.plot(x, y1, 'o--')
ax1.plot(x, y2, 'o--')
ax1.fill_between(x, y1, y2, where=(y1 > y2), color='C0', alpha=0.3)
ax1.fill_between(x, y1, y2, where=(y1 < y2), color='C1', alpha=0.3)

ax2.set_title('interpolation=True')
ax2.plot(x, y1, 'o--')
ax2.plot(x, y2, 'o--')
ax2.fill_between(x, y1, y2, where=(y1 > y2), color='C0', alpha=0.3,
                 interpolate=True)
ax2.fill_between(x, y1, y2, where=(y1 <= y2), color='C1', alpha=0.3,
                 interpolate=True)
fig.tight_layout()

笔记

如果y1或y2是掩码数组，则会出现类似的间隙。由于无法近似缺失值，因此插值在这种情况下无效。只能通过在掩码值附近添加更多数据点来减少掩码值周围的间隙。

有选择地标记整个轴上的水平区域

可以应用相同的选择机制来填充轴的整个垂直高度。为了独立于 y 限制，我们添加了一个转换来解释数据坐标中的 x 值和轴坐标中的 y 值。

以下示例标记了 y 数据高于给定阈值的区域。

fig, ax = plt.subplots()
x = np.arange(0, 4 * np.pi, 0.01)
y = np.sin(x)
ax.plot(x, y, color='black')

threshold = 0.75
ax.axhline(threshold, color='green', lw=2, alpha=0.7)
ax.fill_between(x, 0, 1, where=y > threshold,
                color='green', alpha=0.5, transform=ax.get_xaxis_transform())

<matplotlib.collections.PolyCollection object at 0x7f2d00e640a0>

参考

此示例中显示了以下函数、方法、类和模块的使用：

• matplotlib.axes.Axes.fill_between/matplotlib.pyplot.fill_between

• matplotlib.axes.Axes.get_xaxis_transform