Matplotlib fill_between（）变通方法

Question

我有一个奇怪的情况，我想要一些帮助。我有以下数据：

xdata = [ 11.125,  11.375,  11.625,  11.875,  12.125,  12.375,  12.625,  12.875,  13.125, 13.375,  13.625,  13.875,  14.125,  14.375,  14.625,  14.875,  15.125,  15.375]
ydata = [ 5.49305494,  6.51732366,  6.54733551,  6.38045781,  6.16101383,  5.93700054,  5.70674253,  5.47409529,  5.23715401,  4.98422568,  4.72124987,  4.43762374,   4.11756956,  3.74888544,  3.32613096,  2.79169065,  2.0374265,   1.07918125]

我想要的是使用fill_between（）函数，使得填充区域位于两个x值之间，这两个x值不是列表xdata的一部分，同时填充y = 0之间的区域，并且由ydata生成的曲线。

我想到了两件事：1）不关心被y数据束缚（在这种情况下我会使用axvspan（）函数）;这不再是一个选项，2）做一些插值方案，以找到我所拥有的x值的内插ydata值（它们也不是xdata的一部分）。如果我继续推进第二个想法，我需要知道matplotlib在使用plot（）函数时默认情况下如何在数据点之间进行插值，以便尝试完全匹配ydata生成的曲线。

我对插值思想持开放态度，但我对所有有效的东西都很开放。谢谢！

Answer 1

我想你可能不得不做插值。甚至以某种方式“裁剪”了

的结果

plt.fill_between(xdata, 0, ydata)

如上述评论中所讨论的，相当于线性插值（每个数据点之间的直线）。这是你如何做到的：

xdata = ...
ydata = ...
xleft, xright = 13.3979400087, 13.414973348
xfill = np.linspace(xleft, xright)
yfill = np.interp(xfill, xdata, ydata)
plt.fill_between(xfill, 0, yfill, color='r')

如果您在原件上执行此操作，则可以更好地查看：

当然，您可以进行更高级的插值，下一步是使用样条线：

from scipy import interpolate
# same as above ...
yfill_spline = interpolate.spline(xdata, ydata, xfill) #note the different args ordering from np.interp
plt.fill_between(xfill, 0, yfill_spline, color='g')

对于您的示例，差异非常微妙，因此我已放大到填充区域的上边缘，但是使用更高的曲率数据，您会更容易发现差异：

为了进行比较，请参见带有线性与样条插值的未剪切版本。如果您在峰值附近xleft和xright（11 - 12左右），您会发现方法之间存在很大差异。