rassar's answer，使用條件選擇顏色(或繪圖樣式)是正確的。對(duì)于簡(jiǎn)單的情況，這是完全可以的。在

對(duì)于更復(fù)雜的情況，為了讓自己適應(yīng)這些情況，還有另一種選擇：決策函數(shù)。通常在d3js、Bokeh和可視化應(yīng)用程序中看到這些。在

對(duì)于一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，它類似于：color_choice = lambda x: 'blue' if x > 5 else 'orange'

for sublist in np_combined:

plt.plot(times, sublist, color=color_choice(max(sublist)))

這里color_choice也可以是傳統(tǒng)的函數(shù)定義。使用lambda函數(shù)只是因?yàn)樗且粋€(gè)簡(jiǎn)短的一行程序。在

對(duì)于簡(jiǎn)單的情況，定義選擇函數(shù)可能不會(huì)比條件函數(shù)好多少。但是假設(shè)你還想定義一個(gè)線條樣式，而不是使用與顏色選擇相同的條件。E、 g.：

^{pr2}$

現(xiàn)在你陷入了一個(gè)令人困惑的困境，因?yàn)槟阌刑嗟拇a只用于相對(duì)簡(jiǎn)單的顏色和線條選擇。它是重復(fù)的，違反了軟件工程的DRY原則，會(huì)引起錯(cuò)誤。在

決策函數(shù)可以極大地清除這些問(wèn)題：color_choice = lambda x: 'blue' if x > 5 else 'orange'

def line_choice(x):

if x > 10: return ' '

if x > 2: return '-'

return '.'

for sublist in np_combined:

largest = max(sublist)

plt.plot(times, sublist,

color=color_choice(largest)),

ls=line_choice(largest))

這不僅清理了代碼，本地化了決策邏輯，而且隨著程序的發(fā)展，更容易更改顏色、樣式和其他選擇。唯一的缺點(diǎn)是Python缺少D3的excellent selection of mapping functions, aka "scales"。在

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python怎么画圆并改变线条颜色_基于logi的matplotlib中线条颜色的改变的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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