所以我有几条曲线由相同的x值定义,但y值不同。下图包含21条不同的曲线。其中10个是虚线,1个是实线,最后10个是虚线。
然而,从图像中可以看出,它在一个图中相当多。你无法真正看到到处都是什么。所以我想要的是在前10行和最后10行之间有一个阴影区域,我认为这会让眼睛看起来更容易。
但我不太确定如何开始?
现在我的代码如下:
import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
structures = ['Rectum']
patients = ["426"]
color_map = 'nipy_spectral'
color = {'PTV':0.16, 'Rectum':0.80, 'Bladder':0.96}
legends = ['PTV', 'Rectum', 'Bladder']
x = np.loadtxt('dose_gy.txt')
for plot, patient in enumerate(patients):
plot += 1
PATH_TO_YDATA = 'results/Two_Fields/DVH'
for f in sorted(os.listdir(PATH_TO_YDATA), key=lambda f: f.split('_')[-2]):
if f.split('_')[-2] == patient:
for structure in structures:
if f.split('_')[2] == structure:
y = np.loadtxt(PATH_TO_YDATA + '/' + f)
plt.axis([0, 90, 0, 50])
if int(f.split('_')[-1][:-4]) < 90:
plt.plot(x, y * 100, color=plt.get_cmap(color_map)(color[structure]), linestyle='dotted', alpha=0.8, linewidth=2.0)
elif int(f.split('_')[-1][:-4]) > 90:
plt.plot(x, y * 100, color=plt.get_cmap(color_map)(color[structure]), linestyle='dashed', alpha=0.8, linewidth=2.0)
elif int(f.split('_')[-1][:-4]) == 90:
plt.plot(x, y * 100, color=plt.get_cmap(color_map)(color[structure]), linestyle='solid', alpha=1.0, linewidth=3.0, zorder=1000)
plt.title('Patient ' + str(plot))
plt.xlabel("Dose [Gy]", fontsize=14)
plt.ylabel("Volume [%]", fontsize=14)
plt.show()
答案 0 :(得分:3)
为了在几条曲线的最小值和最大值之间填充,您需要确定表示沿曲线的每个点的最小值或最大值的数组。如果所有曲线共享相同的x值,则可以通过沿组合y值的一个轴取最小值来轻松完成。 E.g。
np.min(np.c_[y1, y2, y3, ...], axis=1)
同样最大化。然后fill_between
可以与这些组合数组一起用作输入。
一个完整的例子:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np; np.random.seed(4)
# generate some data to plot
x = np.linspace(0.8,10,201)
f = lambda x, p1,p2,p3,p4: p1/x + np.sinc(x*p4)*p3 + p2
Y = np.empty((len(x), 9))
P1 = 1.5+ (np.random.normal(size=9)-0.5)*0.2
P2 = np.linspace(0.9,1.1, 9)
P3 = 1+ (np.random.normal(size=9)-0.5)*0.2
P4 = np.linspace(0.9,1.1, 9)+ (np.random.normal(size=9)-0.5)
for i in range(9):
Y[:,i] = f(x,P1[i], P2[i], P3[i], P4[i])
# plot
fig, ax = plt.subplots()
style= [":"]*4 + ["-"] + ["--"]*4
colors = ["crimson"]*4 + ["k"] + ["#9a0bad"]*4
lw = np.ones(9); lw[4] = 2
for i in range(9):
ax.plot(x,Y[:,i], linestyle=style[i], label="curve "+str(i), lw=lw[i], color=colors[i])
Y1min = np.min(Y[:,:4], axis=1)
Y1max = np.max(Y[:,:4], axis=1)
Y2min = np.min(Y[:,5:], axis=1)
Y2max = np.max(Y[:,5:], axis=1)
ax.fill_between(x, Y1max, Y1min, color="crimson", alpha=0.4)
ax.fill_between(x, Y2max, Y2min, color="#9a0bad", alpha=0.4)
plt.show()