matplotlibの折れ線グラフのデータインデックスで線の色を変える方法は？

matplotlibの折れ線グラフのデータインデックスによって線の色を変えるには、次の手順を実行します-

ステップ

図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。
numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。
制限を小さくする、 dydx 。
ポイントを取得するおよびセグメント numpyを使用したデータポイント。
図とサブプロットのセットを作成します。
呼び出されたときに、データをある範囲に線形に正規化するクラスを作成します。
numpy配列から画像配列を設定します*A * 。
コレクションの線幅を設定します。
軸1のカラーバーを設定します。
色のリスト（r、g、b）からColormapオブジェクトを生成します。
手順6、7、8、9、および10を繰り返します。
X軸とY軸の制限を設定します。
図を表示するには、 show（）を使用しますメソッド。

例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection
from matplotlib.colors import ListedColormap, BoundaryNorm

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

x = np.linspace(0, 3 * np.pi, 500)
y = np.sin(x)

dydx = np.cos(0.5 * (x[:-1] + x[1:]))
points = np.array([x, y]).T.reshape(-1, 1, 2)
segments = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1)

fig, axs = plt.subplots(2, 1, sharex=True, sharey=True)
norm = plt.Normalize(dydx.min(), dydx.max())

lc = LineCollection(segments, cmap='viridis', norm=norm)
lc.set_array(dydx)
lc.set_linewidth(2)

line = axs[0].add_collection(lc)
fig.colorbar(line, ax=axs[0])
cmap = ListedColormap(['r', 'g', 'b'])
norm = BoundaryNorm([-1, -0.5, 0.5, 1], cmap.N)

lc = LineCollection(segments, cmap=cmap, norm=norm)
lc.set_array(dydx)
lc.set_linewidth(2)

line = axs[1].add_collection(lc)
fig.colorbar(line, ax=axs[1])

axs[0].set_xlim(x.min(), x.max())
axs[0].set_ylim(-1.1, 1.1)

plt.show()