matplotlib：通過依賴迭代的灰度圖着色線圖

Question

這裏是相對編程新手。我很難弄清楚如何在一系列迭代中繪製插值函數，隨着迭代指數的增加，圖形將從黑色漸變到逐漸變淺的灰色陰影。

例如，

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from scipy.interpolate import interp1d 

for t in np.arange(0.,2., 0.4): 
    x = np.linspace(0.,4, 100) 
    y = np.sin(x-2*t) + 0.01 * np.random.normal(size=x.shape) 
    yint = interp1d(x, y) 
    plt.plot(x, yint(x)) 

plt.show() 

產生

我想藍色正弦函數是黑色，其餘變得更輕和更灰色爲t的增加（在右邊）。我會怎麼做？

謝謝大家的慷慨幫助！

Answer 1

參見：http://matplotlib.org/api/axes_api.html#matplotlib.axes.Axes.plot

例如您可以將plt.plot(x, yint(x), color=(0.5, 0.5, 0.5))設置爲灰線。不管你喜歡什麼，你都可以設置值（0.0是黑色的，1.0是白色的）。一個簡單的例子：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from scipy.interpolate import interp1d 

for t in np.arange(0.,2., 0.4): 
    x = np.linspace(0.,4, 100) 
    y = np.sin(x-2*t) + 0.01 * np.random.normal(size=x.shape) 
    yint = interp1d(x, y) 
    print t 
    col = (t/2.0, t/2.0, t/2.0) 
    plt.plot(x, yint(x), color=col) 

plt.show()