用Matplotlib绘制带箭头的彩色路线图

在本文档中，作者讲述了如何使用Python的Matplotlib库将复杂的线路数据可视化，以便于团队成员更好地理解和沟通。首先，文章提到传统的线路表示方式（如0->10->19->2->...）对于非程序员来说难以理解，因此需要借助图表来呈现。为此，作者导入了matplotlib.pyplot、numpy、matplotlib.colors和matplotlib.cm等库，其中matplotlib.pyplot用于图形绘制，numpy用于数值计算，而colors和cmx模块则用于颜色处理。 准备工作部分，定义了一个名为`_locations`的列表，包含了路线中的各个节点坐标，包括起始点（depot）、卸货点和访问点。这些数据是绘制线路图的基础。同时，定义了`way`变量，它包含了一系列表示路径的二维数组，每个数组代表一个不同的路线。 在画图部分，作者创建了一个10x10的图形窗口，并分别用绿色星号（'g*'）标记起始点（depot），红色圆点（'ro'）表示客户点。通过`plot`函数将坐标对连接起来，形成了线路图的基础线条。`grid(True)`命令添加网格线，使图形更易于阅读。 为了区分不同的路线，作者引入了颜色映射。利用`cmap=plt.cm.jet`设置了一种颜色渐变方案（jet colormap），并通过`cNorm`和`ScalarMappable`将路线数量映射到颜色范围，从而为每条路线赋予不同的颜色。`for`循环遍历`way`中的每个路径，通过`way0`（可能是`way`的别名）来调用`scalarMap.to_rgba()`方法获取对应颜色。 最后，通过`plt.legend(loc='lowerleft')`添加图例，标注不同路线的颜色和名称，使得整个线路图更加清晰易懂。这样，原本不易理解的数字序列就转化成了直观的可视化图形，有助于团队内部的交流与协作。