Matplotlib中相交透明图层的正确图例颜色

Question

我经常需要在简明图中指示一些数据的分布，如下图所示。我这样做是通过绘制几个fill_between区域，受分布分位数的限制。

ax.fill_between(x, quantile1, quantile2, alpha=0.2) 

在for循环中，我通过计算位数1和2（由图例所指示的）的0％到100％分位数，然后用10％至90％等，每个作出这样重复fill_between绘制在先前的“图层”之上。

这里是用透明颜色的三个层中的输出与所述中线（0.5）沿着：

然而，图例颜色不是我想他们是，因为它们（自然）使用每个单独图层的颜色，而不考虑几个图层的组合效果。

ax.legend([0.5]+[['0.0%', '100.0%'], ['10.0%', '90.0%'], ['30.0%', '70.0%']]) 

覆盖图例命令中的脸部颜色值的最佳方法是什么？

我想避免这样做，首先用透明度“0.2”绘制0％到10％，然后用透明度“0.4”绘制10％到30％等等，因为这需要花费两倍的时间计算并将使代码更复杂。

Answer 1

您可以使用代理艺术家放置在图例中，该图例与剧情结果覆盖图具有完全相同的透明度。
作为代理艺术家，您可以使用简单的矩形。但透明度需要计算，因为透明度为0.2的两个对象一起将显示为透明度为0.36（而不是0.4！）的单个对象。

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
import matplotlib.patches 

a = np.sort(np.random.rand(6,18), axis=0) 
x = np.arange(len(a[0])) 

def alpha(i, base=0.2): 
    l = lambda x: x+base-x*base 
    ar = [l(0)] 
    for j in range(i): 
     ar.append(l(ar[-1])) 
    return ar[-1] 

fig, ax = plt.subplots(figsize=(4,2)) 

handles = [] 
labels=[] 
for i in range(len(a)/2): 
    ax.fill_between(x, a[i, :], a[len(a)-1-i, :], color="blue", alpha=0.2) 
    handle = matplotlib.patches.Rectangle((0,0),1,1,color="blue", alpha=alpha(i, base=0.2)) 
    handles.append(handle) 
    label = "quant {:.1f} to {:.1f}".format(float(i)/len(a)*100, 100-float(i)/len(a)*100) 
    labels.append(label) 

plt.legend(handles=handles, labels=labels, framealpha=1) 
plt.show() 

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一个人来决定，如果这是真的值得去努力。缺乏透明度，但与非常相同的结果的解决方案，可以实现更短：

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

a = np.sort(np.random.rand(6,18), axis=0) 
x = np.arange(len(a[0])) 

fig, ax = plt.subplots(figsize=(4,2)) 

for i in range(len(a)/2): 
    label = "quant {:.1f} to {:.1f}".format(float(i)/len(a)*100, 100-float(i)/len(a)*100) 
    c = plt.cm.Blues(0.2+.6*(float(i)/len(a)*2) ) 
    ax.fill_between(x, a[i, :], a[len(a)-1-i, :], color=c, label=label) 

plt.legend(framealpha=1) 
plt.show()