Изменить стиль линии matplotlib в середине графика

Редактировать: у меня это было открыто и ушло, поэтому я не заметил ответа @Ricardo. Поскольку matplotlib будет преобразовывать вещи в массивы numpy в любом случае, есть более эффективные способы сделать это.

Например:

Просто начертите две разные линии, одну со стилем пунктирной линии, а другую со стилем сплошной линии.

E.g.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = 2 * x
y2 = 3 * x

xthresh = 4.5
diff = np.abs(y1 - y2)
below = diff < xthresh
above = diff >= xthresh

# Plot lines below threshold as dotted...
plt.plot(x[below], y1[below], 'b--')
plt.plot(x[below], y2[below], 'g--')

# Plot lines above threshold as solid...
plt.plot(x[above], y1[above], 'b-')
plt.plot(x[above], y2[above], 'g-')

plt.show()

В случае, когда они циклические, используйте маскированные массивы:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = 2 * np.cos(x)
y2 = 3 * np.sin(x)

xthresh = 2.0
diff = np.abs(y1 - y2)
below = diff < xthresh
above = diff >= xthresh

# Plot lines below threshold as dotted...
plt.plot(np.ma.masked_where(below, x), np.ma.masked_where(below, y1), 'b--')
plt.plot(np.ma.masked_where(below, x), np.ma.masked_where(below, y2), 'g--')

# Plot lines above threshold as solid...
plt.plot(np.ma.masked_where(above, x), np.ma.masked_where(above, y1), 'b-')
plt.plot(np.ma.masked_where(above, x), np.ma.masked_where(above, y2), 'g-')

plt.show()

Допустим, ваши данные находятся в массивах NumPy dataset1 и dataset2, и вы определили threshold как свою значимость.

def group(data):
    """Assumes that len(data) > 0"""
    prev = 0
    index = 1
    value = data[0]

    while (index < len(data)):
        if data[index] != value:
            yield (value, prev, index)

            value = not value
            prev = index
        index += 1

    yield (value, prev, index)

diff = np.abs(dataset1 - dataset2)
for significant, start, end in group(diff < threshold):
   # Plot data from dataset1[start:end] and dataset2[start:end]
   # Use the value in "significant" (True/False) to figure out
   # The style