データ ポイントの 2 つのリスト (緯度と経度) が与えられた場合、目標はデータを次のように視覚化することです。さまざまな色のライン。線は期間に分割する必要があり、各期間は両方のリストの 10 個のデータ ポイントで構成されます。各期間に異なる色を割り当てる必要があります。
方法 1: 線分の数を制限する
線分の数が少ない場合は、次のアプローチを使用できます。
<code class="python">import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def uniqueish_color(): """Generate a unique-looking color.""" return plt.cm.gist_ncar(np.random.random()) # Generate random data xy = (np.random.random((10, 2)) - 0.5).cumsum(axis=0) # Create a figure and axis fig, ax = plt.subplots() # Iterate over segments for start, stop in zip(xy[:-1], xy[1:]): x, y = zip(start, stop) ax.plot(x, y, color=uniqueish_color()) # Display the plot plt.show()</code>
方法 2: 多数の線分
多数の線分の場合、LineCollection を使用してパフォーマンスの向上:
<code class="python">import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.collections import LineCollection # Generate random data xy = (np.random.random((1000, 2)) - 0.5).cumsum(axis=0) # Reshape data xy = xy.reshape(-1, 1, 2) segments = np.hstack([xy[:-1], xy[1:]]) # Create a figure and axis fig, ax = plt.subplots() # Create a LineCollection coll = LineCollection(segments, cmap=plt.cm.gist_ncar) # Set colors coll.set_array(np.random.random(xy.shape[0])) # Add collection to axis ax.add_collection(coll) # Adjust view ax.autoscale_view() # Display the plot plt.show()</code>
以上がMatplotlib を使用してさまざまな色で線をプロットする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。