Wie zeichnet man mit Python mehrfarbige Liniensegmente aus Daten auf?

Mehrfarbige Liniensegmente aus Daten zeichnen

Um Datenpunkte als Linie darzustellen, können wir matplotlib verwenden. Hier haben wir zwei Listen, „latt“ und „lont“, die jeweils Breiten- und Längenkoordinaten darstellen. Das Ziel besteht darin, eine Linie zu zeichnen, die die Datenpunkte verbindet, wobei jedem Segment aus 10 Punkten eine eindeutige Farbe zugewiesen wird.

Ansatz 1: Individuelle Liniendiagramme

Für eine kleine Durch die Anzahl der Liniensegmente können für jedes Segment individuelle Liniendiagramme mit unterschiedlichen Farben erstellt werden. Der folgende Beispielcode veranschaulicht diesen Ansatz:

<code class="python">import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Assume the list of latitude and longitude is provided

# Generate uniqueish colors
def uniqueish_color():
    return plt.cm.gist_ncar(np.random.random())

# Create a plot
fig, ax = plt.subplots()

# Iterate through the data in segments of 10
for start, stop in zip(latt[:-1], latt[1:]):
    # Extract coordinates for each segment
    x = latt[start:stop]
    y = lont[start:stop]

    # Plot each segment with a unique color
    ax.plot(x, y, color=uniqueish_color())

# Display the plot
plt.show()</code>

Ansatz 2: Liniensammlungen für große Datensätze

Für große Datensätze mit einer großen Anzahl von Liniensegmenten verwenden Sie Line Sammlungen können die Effizienz verbessern. Hier ist ein Beispiel:

<code class="python">import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection

# Prepare the data as a sequence of line segments
segments = np.hstack([latt[:-1], latt[1:]]).reshape(-1, 1, 2)

# Create a plot
fig, ax = plt.subplots()

# Create a LineCollection object
coll = LineCollection(segments, cmap=plt.cm.gist_ncar)

# Assign random colors to the segments
coll.set_array(np.random.random(latt.shape[0]))

# Add the LineCollection to the plot
ax.add_collection(coll)
ax.autoscale_view()

# Display the plot
plt.show()</code>

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass beide Ansätze effektiv Linien mit unterschiedlichen Farben für verschiedene Segmente von Datenpunkten zeichnen können. Die Auswahl hängt von der Anzahl der zu zeichnenden Liniensegmente ab.

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