matlplotlib 为折线图填充渐变颜色

概要

 
本篇记录绘图时填充颜色时的一些常用设置，主要用到了 imshow，fill 函数。

 

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填充图实例

 
填充的效果图如下：

图 1：渐变色效果图

可根据下方给出的代码进行自定义。

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon May  6 10:29:22 2019

@author: zk
"""

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import datetime
import matplotlib.dates as mdate
import numpy as np
import random

DAYS = 365  

def Init():
    timedelta = datetime.timedelta(days = 1)
    startdate = datetime.date.today()
    
    xdate = [startdate+i*timedelta for i in range(DAYS)]
    
    ycapital = [3000]
    for _ in range(DAYS-1):
        ycapital.append(ycapital[-1]+random.uniform(-1, 1.1))
        
    return xdate, ycapital

xdate, ydata = Init()

xlims = mdate.date2num([xdate[0], xdate[-1]])
# 设置值，控制显示颜色深浅
# 第二个参数 yv 是每行值相同，逐行增加，所以设定了水平方向渐变
_, yv = np.meshgrid(np.linspace(0,1,210), np.linspace(0,1,90))

# Draw the image over the whole plot area
fig, ax = plt.subplots(figsize=(21,9))
# 画折线图
ax.plot(xdate, ydata, 'r-', label = 'My Strategy', linewidth=2)
# 其中 cmap 参数可以有许多选择，具体看正文介绍
# zv: array-like or PIL image, 
# origin:Place the [0,0] index of the array in the upper left or lower left corner of the axes
# 所以 origin 控制了下方颜色深还是上方颜色深
#ax.imshow(yv, cmap=mpl.cm.Blues)
# aspect 设置长宽比例为自适应，默认值为 equal ，坑爹啊。。。
extent = [xlims[0], xlims[1], min(ydata), max(ydata)]
ax.imshow(yv, cmap=mpl.cm.Blues, origin='lower',alpha = 0.5, aspect = 'auto',
          extent = extent)
# Erase 上面 the data by filling with white
ax.fill_between(xdate, ydata, max(ydata), color='white')

# 设置刻度值颜色
plt.yticks(color = 'gray')
# 设置 y 轴百分比显示，注意将 y 轴数据乘以 100
#ax.yaxis.set_major_formatter(ticker.FormatStrFormatter('%.2f%%'))
# 颜色，旋转刻度
plt.xticks(color = 'gray',rotation = 15)
# 指定字体，大小，颜色 
fontdict = {"family":"Times New Roman", 'size':12, 'color':'gray'} #Times New Roman, Arial
plt.title("random account value", fontdict = fontdict)
plt.xlabel("date(day)", fontdict = fontdict)
plt.ylabel("account value", fontdict = fontdict)
# 去掉边框 top left right bottom
ax.spines['top'].set_visible(False) 
ax.spines['left'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
# 设置 x 轴颜色
ax.spines['bottom'].set_color('lightgray')
#设置时间标签显示格式
ax.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%Y-%m-%d'))

#设置时间刻度间隔
#timedelta = (xdate[-1] - xdate[0]) / 10  # 这种方式不能保证显示最后一个日期
#plt.xticks(mdate.drange(xdate[0], xdate[-1], timedelta))
# 分成 10 份
delta = round(len(xdate) / 9)
plt.xticks([xdate[i*delta] for i in range(9)] + [xdate[-1]])

#plt.yticks(np.linspace(min(ydata), max(ydata), 5))
#通过修改tick_spacing的值可以修改x轴的密度
#ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(10))
# 去掉 y 轴刻度线,四个方向均可设置
plt.tick_params(left = 'off')
# 设置刻度的朝向，宽，长度
plt.tick_params(which = 'major', direction = 'out', width = 0.2, length = 5) # in, out or inout
# 设置刻度显示在哪个方向上
#tick_params(labeltop='on',labelbottom='off',labelleft='off',labelright='off')
# 设置 y 轴方向的网络线
plt.grid(axis = 'y', color = 'lightgray', linestyle = '-', linewidth = 0.5)

# 设置图例列宽：columnspacing=float (upper left) 
plt.legend(loc = 'best', fontsize = 12, frameon=False, ncol = 1)
#fig.autofmt_xdate()
plt.show()

至于参数 cmap 的选择可参考下图，该图是官网其中一个颜色效果展示图，更多可访问官网 colormaps_reference。

图 2：渐变色效果图