Zmień styl linii w stylu matplotlib

Question

Grafuję niektóre dane (dwie linie) i chciałbym zmienić styl linii dla części linii, w których różnica między nimi jest statystycznie istotna. Tak więc na poniższym obrazku (teraz link b/c polityki antyspamowej nie zezwalam na publikowanie obrazu) chciałbym, żeby linie wyglądały inaczej (np. Przerywana) do momentu, gdy zaczną się zbierać na poziomie około 35 oś x.

line plot

Czy istnieje sposób, aby to zrobić łatwo? Mam wartości dla osi X, w których różnice są znaczące, po prostu nie wiem, jak zmienić style linii w pewnych lokalizacjach osi X.

Answer 1

Edit: Miałem to otwarty i lewo, więc nie zauważyłem @ Odpowiedź Ricarda. Ponieważ matplotlib będzie konwertował pliki na numpy, niezależnie od tego, istnieją skuteczniejsze sposoby na to.

Jako przykład:

wykreślanie dwóch różnych pozycjach, po jednej z przerywaną lineStyle a drugi ze stałym lineStyle.

E.g.

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

x = np.linspace(0, 10, 100) 
y1 = 2 * x 
y2 = 3 * x 

xthresh = 4.5 
diff = np.abs(y1 - y2) 
below = diff < xthresh 
above = diff >= xthresh 

# Plot lines below threshold as dotted... 
plt.plot(x[below], y1[below], 'b--') 
plt.plot(x[below], y2[below], 'g--') 

# Plot lines above threshold as solid... 
plt.plot(x[above], y1[above], 'b-') 
plt.plot(x[above], y2[above], 'g-') 

plt.show() 

Dla przypadku, gdzie są one cykliczne, użyj zamaskowanych tablice:

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

x = np.linspace(0, 10, 100) 
y1 = 2 * np.cos(x) 
y2 = 3 * np.sin(x) 

xthresh = 2.0 
diff = np.abs(y1 - y2) 
below = diff < xthresh 
above = diff >= xthresh 

# Plot lines below threshold as dotted... 
plt.plot(np.ma.masked_where(below, x), np.ma.masked_where(below, y1), 'b--') 
plt.plot(np.ma.masked_where(below, x), np.ma.masked_where(below, y2), 'g--') 

# Plot lines above threshold as solid... 
plt.plot(np.ma.masked_where(above, x), np.ma.masked_where(above, y1), 'b-') 
plt.plot(np.ma.masked_where(above, x), np.ma.masked_where(above, y2), 'g-') 

plt.show() 

Answer 2

Załóżmy, że dane są na tablicach numpy dataset1 i dataset2 i masz zdefiniowane threshold jako znaczeniu

def group(data): 
    """Assumes that len(data) > 0""" 
    prev = 0 
    index = 1 
    value = data[0] 

    while (index < len(data)): 
     if data[index] != value: 
      yield (value, prev, index) 

      value = not value 
      prev = index 
     index += 1 

    yield (value, prev, index) 

diff = np.abs(dataset1 - dataset2) 
for significant, start, end in group(diff < threshold): 
    # Plot data from dataset1[start:end] and dataset2[start:end] 
    # Use the value in "significant" (True/False) to figure out 
    # The style