在绘图旁边显示（离散）颜色条作为（自动选择的）线条颜色的图例

我试图制作一个显示许多线条的图，但很难区分它们。它们有不同的颜色，但我想让它很容易显示哪条线是哪条线。普通的图例并不能很好地工作，因为我有超过 10 行。

这些行遵循逻辑顺序。我想（1）从颜色图中自动选择它们的颜色（最好是具有平滑排序的颜色，例如 viridis 或彩虹）。然后我希望（2）在颜色条旁边有刻度线以对应于索引i对于每一行（或者更好的是来自字符串数组的文本标签textlabels[i]).

这是一小段代码（有一些空白，我不确定要使用什么）。我希望这能说明我正在尝试的事情。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Genereate some values to plot on the x-axis
x = np.linspace(0,1,1000)

# Some code to select a (discrete version of) a rainbow/viridis color map
...

# Loop over lines that should appear in the plot
for i in range(0,9):
    # Plot something (using straight lines with different slope as example)
    plt.plot(i*x)


# Some code to plot a discrete color bar next 
# to the plot with ticks showing the value of i   
...

我目前有这个。我希望颜色条上的刻度值为i，即 0, 1, 2, ... 旁边作为刻度线。
我现在拥有的示例图。现在很难区分这些线条。 https://i.stack.imgur.com/E2oxm.png

一个人通过获取颜色图plt.get_cmap("name of cmap", number_of_colors)。 该颜色图可用于计算绘图的颜色。它还可用于生成颜色条。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors

n = 10 # how many lines to draw or number of discrete color levels

x = np.linspace(0,1,17)

cmap = plt.get_cmap("viridis", n)

for i in range(0,n):
    plt.plot(i*x, color=cmap(i))

norm= matplotlib.colors.BoundaryNorm(np.arange(0,n+1)-0.5, n)
sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=cmap, norm=norm)
sm.set_array([])
plt.colorbar(sm, ticks=np.arange(0,n))
plt.show()