Как сделать одну линию затухающей с помощью pyplot? [Дубликат]

Слишком долго для комментария, поэтому просто хотел подтвердить, что LineCollection намного быстрее, чем подсегменты для строки по линии.

метод LineCollection намного быстрее в моих руках .

# Setup
x = np.linspace(0,4*np.pi,1000)
y = np.sin(x)
MAP = 'cubehelix'
NPOINTS = len(x)

Мы проверим итеративный график по методу LineCollection выше.

%%timeit -n1 -r1
# Using IPython notebook timing magics
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111) # regular resolution color map
cm = plt.get_cmap(MAP)
for i in range(10):
    ax1.set_color_cycle([cm(1.*i/(NPOINTS-1)) for i in range(NPOINTS-1)])
    for i in range(NPOINTS-1):
        plt.plot(x[i:i+2],y[i:i+2])

1 loops, best of 1: 13.4 s per loop

%%timeit -n1 -r1 
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111) # regular resolution color map
for i in range(10):
    colorline(x,y,cmap='cubehelix', linewidth=1)

1 loops, best of 1: 532 ms per loop

Ускоренная выборка вашей линии для лучшего цветового градиента, как показывает выбранный вами ответ, по-прежнему является хорошей идеей, если вы хотите гладкий градиент, и у вас есть только несколько точек.

Я использовал код @alexbw для построения параболы. Он работает очень хорошо. Я могу изменить набор цветов для функции. Для вычисления мне потребовалось около 1 мин и 30 секунд. Я использовал Intel i5, графику 2gb, 8GB RAM.

Код следующий:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
import matplotlib.collections as mcoll
import matplotlib.path as mpath

x = np.arange(-8, 4, 0.01)
y = 1 + 0.5 * x**2

MAP = 'jet'
NPOINTS = len(x)

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111) 
cm = plt.get_cmap(MAP)
for i in range(10):
    ax1.set_color_cycle([cm(1.0*i/(NPOINTS-1)) for i in range(NPOINTS-1)])
    for i in range(NPOINTS-1):
        plt.plot(x[i:i+2],y[i:i+2])

plt.title('Inner minimization', fontsize=25)
plt.xlabel(r'Friction torque $[Nm]$', fontsize=25)
plt.ylabel(r'Accelerations energy $[\frac{Nm}{s^2}]$', fontsize=25)
plt.show() # Show the figure

И результат: https://i.stack.imgur.com/gL9DG.png

Я добавил свое решение, используя pcolormesh. Каждый сегмент линии рисуется с использованием прямоугольника, который интерполирует между цветами на каждом конце. Поэтому он действительно интерполирует цвет, но мы должны пройти толщину линии.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def colored_line(x, y, z=None, linewidth=1, MAP='jet'):
    # this uses pcolormesh to make interpolated rectangles
    xl = len(x)
    [xs, ys, zs] = [np.zeros((xl,2)), np.zeros((xl,2)), np.zeros((xl,2))]

    # z is the line length drawn or a list of vals to be plotted
    if z == None:
        z = [0]

    for i in range(xl-1):
        # make a vector to thicken our line points
        dx = x[i+1]-x[i]
        dy = y[i+1]-y[i]
        perp = np.array( [-dy, dx] )
        unit_perp = (perp/np.linalg.norm(perp))*linewidth

        # need to make 4 points for quadrilateral
        xs[i] = [x[i], x[i] + unit_perp[0] ]
        ys[i] = [y[i], y[i] + unit_perp[1] ]
        xs[i+1] = [x[i+1], x[i+1] + unit_perp[0] ]
        ys[i+1] = [y[i+1], y[i+1] + unit_perp[1] ]

        if len(z) == i+1:
            z.append(z[-1] + (dx**2+dy**2)**0.5)     
        # set z values
        zs[i] = [z[i], z[i] ] 
        zs[i+1] = [z[i+1], z[i+1] ]

    fig, ax = plt.subplots()
    cm = plt.get_cmap(MAP)
    ax.pcolormesh(xs, ys, zs, shading='gouraud', cmap=cm)
    plt.axis('scaled')
    plt.show()

# create random data
N = 10
np.random.seed(101)
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
colored_line(x, y, linewidth = .01)

[/g0]

Обратите внимание, что если у вас много точек, вызов plt.plot для каждого сегмента линии может быть довольно медленным. Более эффективно использовать объект LineCollection.

Используя рецепт colorline , вы можете сделать следующее:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.collections as mcoll
import matplotlib.path as mpath

def colorline(
    x, y, z=None, cmap=plt.get_cmap('copper'), norm=plt.Normalize(0.0, 1.0),
        linewidth=3, alpha=1.0):
    """
    http://nbviewer.ipython.org/github/dpsanders/matplotlib-examples/blob/master/colorline.ipynb
    http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/multicolored_line.html
    Plot a colored line with coordinates x and y
    Optionally specify colors in the array z
    Optionally specify a colormap, a norm function and a line width
    """

    # Default colors equally spaced on [0,1]:
    if z is None:
        z = np.linspace(0.0, 1.0, len(x))

    # Special case if a single number:
    if not hasattr(z, "__iter__"):  # to check for numerical input -- this is a hack
        z = np.array([z])

    z = np.asarray(z)

    segments = make_segments(x, y)
    lc = mcoll.LineCollection(segments, array=z, cmap=cmap, norm=norm,
                              linewidth=linewidth, alpha=alpha)

    ax = plt.gca()
    ax.add_collection(lc)

    return lc


def make_segments(x, y):
    """
    Create list of line segments from x and y coordinates, in the correct format
    for LineCollection: an array of the form numlines x (points per line) x 2 (x
    and y) array
    """

    points = np.array([x, y]).T.reshape(-1, 1, 2)
    segments = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1)
    return segments

N = 10
np.random.seed(101)
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
fig, ax = plt.subplots()

path = mpath.Path(np.column_stack([x, y]))
verts = path.interpolated(steps=3).vertices
x, y = verts[:, 0], verts[:, 1]
z = np.linspace(0, 1, len(x))
colorline(x, y, z, cmap=plt.get_cmap('jet'), linewidth=2)

plt.show()

[/g1]