rassar's answer，使用條件選擇顏色(或繪圖樣式)是正確的。對于簡單的情況，這是完全可以的。在

對于更復雜的情況，為了讓自己適應這些情況，還有另一種選擇：決策函數。通常在d3js、Bokeh和可視化應用程序中看到這些。在

對于一個簡單的例子，它類似于：color_choice = lambda x: 'blue' if x > 5 else 'orange'

for sublist in np_combined:

plt.plot(times, sublist, color=color_choice(max(sublist)))

這里color_choice也可以是傳統的函數定義。使用lambda函數只是因為它是一個簡短的一行程序。在

對于簡單的情況，定義選擇函數可能不會比條件函數好多少。但是假設你還想定義一個線條樣式，而不是使用與顏色選擇相同的條件。E、 g.：

^{pr2}$

現在你陷入了一個令人困惑的困境，因為你有太多的代碼只用于相對簡單的顏色和線條選擇。它是重復的，違反了軟件工程的DRY原則，會引起錯誤。在

決策函數可以極大地清除這些問題：color_choice = lambda x: 'blue' if x > 5 else 'orange'

def line_choice(x):

if x > 10: return ' '

if x > 2: return '-'

return '.'

for sublist in np_combined:

largest = max(sublist)

plt.plot(times, sublist,

color=color_choice(largest)),

ls=line_choice(largest))

這不僅清理了代碼，本地化了決策邏輯，而且隨著程序的發展，更容易更改顏色、樣式和其他選擇。唯一的缺點是Python缺少D3的excellent selection of mapping functions, aka "scales"。在

總結

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