Nun, Ihre Frage geht von einigen anderen Fragen aus, aber ich denke, Sie könnten nach pcolormesh suchen. Zum Beispiel auf diese Weise verwendet wird (ich es in einem grid setzen werde genau wie Ihr Beispiel Bild, werden die Daten zufällig generiert):
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
ax1 = plt.subplot2grid((4,4),(0, 0),rowspan=1,colspan=1)
ax2 = plt.subplot2grid((4,4),(1, 0),rowspan=1,colspan=1)
ax3 = plt.subplot2grid((4,4),(2, 0),rowspan=1,colspan=1)
ax4 = plt.subplot2grid((4,4),(3, 0),rowspan=1,colspan=1)
ax5 = plt.subplot2grid((4,4),(0, 1),rowspan=2,colspan=3)
ax6 = plt.subplot2grid((4,4),(2, 1),rowspan=2,colspan=3)
ax1.plot(range(100),np.random.randint(-100,100,100)/np.arange(1,101,1)**1,color='green')
ax1.axhline(10,color='orange',linestyle='--')
ax1.axhline(-10,color='orange',linestyle='--')
ax1.set_ylim(-20,20)
ax1.set_xticks([])
ax1.set_ylabel('D4',rotation=0)
ax2.plot(range(100),np.random.randint(-100,100,100)/np.arange(1,101,1)**1,color='green')
ax2.axhline(10,color='orange',linestyle='--')
ax2.axhline(-10,color='orange',linestyle='--')
ax2.set_ylim(-20,20)
ax2.set_xticks([])
ax2.set_ylabel('D3',rotation=0)
ax3.plot(range(100),np.random.randint(-100,100,100)/np.arange(1,101,1)**1,color='green')
ax3.axhline(10,color='orange',linestyle='--')
ax3.axhline(-10,color='orange',linestyle='--')
ax3.set_ylim(-20,20)
ax3.set_xticks([])
ax3.set_ylabel('D2',rotation=0)
ax4.plot(range(100),np.random.randint(-100,100,100)/np.arange(1,101,1)**1,color='green')
ax4.axhline(10,color='orange',linestyle='--')
ax4.axhline(-10,color='orange',linestyle='--')
ax4.set_ylim(-20,20)
#ax4.set_xticks([])
ax4.set_ylabel('D1',rotation=0)
X,Y = np.meshgrid(range(1000),range(4))
Z = np.random.randint(0,100,(4,1000))
ax5.pcolormesh(X,Y,Z,cmap = 'copper')
ax5.set_yticks([i for i in range(4)])
Zm = np.ma.masked_where(Z<90,Z)
ax6.pcolormesh(X,Y,Zm,cmap = 'copper')
ax6.set_yticks([i for i in range(4)])
plt.show()
Die Ergebnisse ist dies:
Das heißt, dass wonach ich gesucht habe. Ammmazzzinggg !! : D Vielen Dank. –