如何用随坡度变化的颜色填充线形图？

Question

我想画一个像这样的图（立面图）：

在这里，他们绘制的是海拔与距离的关系图，图形下方的区域由坡度（即，dElevation/dx）着色。红色是正斜率，绿色是平缓的，蓝色是负斜率

如果我有x和高程，很容易计算坡度（dElevation/dx），但我很难用随坡度变化的颜色填充图形

Answer 1

主要使用this approach并对其进行少量调整，可以实现以下目的：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.path import Path
from matplotlib.patches import PathPatch

x = np.arange(0,10,0.1)
y = 0.5*np.sin(x)+0.6
grad = np.gradient(y)
elevation_origin = -0.05 # set the zero line until which the color map is filled in. 

fig,ax = plt.subplots(1,1)
ax.plot(x, y, label='Elevation')

path = Path(np.array([np.append(x,x[::-1]), np.append(y,np.zeros_like(y))]).T)
patch = PathPatch(path, facecolor='none')
ax.add_patch(patch)
im = plt.imshow(grad.reshape(1,y.size), cmap=plt.cm.jet, interpolation='bicubic',                                        
                extent=[x[0], x[-1], elevation_origin, np.max(y)],aspect='auto',               
                clip_path=patch, clip_on=True)     
plt.show()

当然，如果需要，您可以选择不同的颜色贴图，但是jet应该与示例图片匹配。请注意，如果elevation_origin下方有高程，则需要修改此方法。还请注意，通过网络搜索可以找到（至少大部分）

Answer 2

我只是想和大家分享一下上面答案的另一个版本

而不是：

im = plt.imshow(grad.reshape(1,y.size), cmap=plt.cm.jet, interpolation='bicubic',                                        
                extent=[x[0], x[-1], elevation_origin, np.max(y)],aspect='auto',               
                clip_path=patch, clip_on=True)    

我用过：

cmap = mpl.cm.bwr
normalize = mpl.colors.Normalize(vmin=np.min(grad), vmax=np.max(grad))
for i in range(0,100):
    plt.fill_between(x=x[i-1:i+1],y1=y[i-1:i+1],y2=0, color=cmap(normalize(grad[i])))