我编写了一个简单的函数来将给定的属性Map为颜色：

import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_colourline(x,y,c):
    col = cm.jet((c-np.min(c))/(np.max(c)-np.min(c)))
    ax = plt.gca()
    for i in np.arange(len(x)-1):
        ax.plot([x[i],x[i+1]], [y[i],y[i+1]], c=col[i])
    im = ax.scatter(x, y, c=c, s=0, cmap=cm.jet)
    return im

这个函数将所需的属性标准化，并从jet色彩Map表中获取一种颜色。这个函数返回的PathCollection也将允许绘制一个颜色条。你可能想使用一个不同的颜色条。然后，获取当前的轴，并用不同的颜色绘制数据的不同部分。因为我正在做一个for循环，你应该避免将它用于一个非常大的数据集，但是，对于正常的目的，它是有用的。
请考虑以下示例作为测试：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

n = 100
x = 1.*np.arange(n)
y = np.random.rand(n)
prop = x**2

fig = plt.figure(1, figsize=(5,5))
ax  = fig.add_subplot(111)
im = plot_colourline(x,y,prop)
fig.colorbar(im)

如果有帮助的话，您可以通过第三个变量为数据点着色：

dates = [dt.date() for dt in pd.to_datetime(df.Date)]
plt.scatter(dates, df.Price, c=df.Change, s=100, lw=0)
plt.plot(dates, df.Price)
plt.colorbar()
plt.show()