Python 具有用户定义颜色范围和静态颜色映射的二维彩色编码散点图

我有3个向量-

x

，

y

，

vel

，每个向量都有一些8k值。我还有很多包含这3个向量的文件。所有文件都有不同的x、y、vel。我希望在以下条件下获得多个散点图：

根据第三个变量（即vel）进行颜色编码

为颜色（第一个文件中的数据）设置范围后，所有剩余文件的颜色范围应保持不变。我不希望动态更改（颜色代码随每个新文件而更改）

要绘制颜色条

我非常感谢你的所有想法

我已经附上了一个文件的代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Create Map
cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu')
x,y,vel = np.loadtxt('finaldata_temp.txt', skiprows=0, unpack=True)
vel = [cm(float(i)/(8000)) for i in xrange(8000)] # 8000 is the no. of values in each of x,y,vel vectors.

# 2D Plot
plt.scatter(x, y, s=27, c=vel, marker='o')
plt.axis('equal')
plt.savefig('testfig.png', dpi=300)
plt.show()
quit()

---

您必须迭代所有数据文件以获得

vel

的最大值，我添加了几行代码（需要根据您的情况进行调整）来实现这一点

因此，您的

colorbar

行已更改为使用

max\u-vel

，允许您使用固定值

8000

删除该代码

此外，我还随意删除了点周围的黑色边缘，因为我发现它们“模糊”了点的颜色

最后，我添加并调整了绘图代码，以使用

轴

对象，该对象需要有颜色条

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# This is needed to iterate over your data files
import glob 

# Loop over all your data files to get the maximum value for 'vel'. 
# You will have to adjust this for your code
"""max_vel = 0
for i in glob.glob(<your files>,'r') as fr:
    # Iterate over all lines
    if <vel value> > max_vel:
        max_vel = <vel_value>"""

# Create Map
cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu')
x,y,vel = np.loadtxt('finaldata_temp.txt', skiprows=0, unpack=True)

# Plot the data
fig=plt.figure()
fig.patch.set_facecolor('white')
# Here we switch to an axis object
# Additionally, you can plot several of your files in the same figure using
# the subplot option.
ax=fig.add_subplot(111)
s = ax.scatter(x,y,c=vel,edgecolor=''))
# Here we assign the color bar to the axis object
cb = plt.colorbar(mappable=s,ax=ax,cmap=cm)
# Here we set the range of the color bar based on the maximum observed value
# NOTE: This line only changes the calculated color and not the display 
# 'range' of the legend next to the plot, for that we need to switch to 
# ColorbarBase (see second code snippet).
cb.setlim(0,max_vel)
cb.set_label('Value of \'vel\'')
plt.show()

这将生成以下绘图

---

有关如何使用

colorbar

的更多示例，特别是更灵活的

colorbase

，我建议您查看文档->

是的，添加vmax和vmin解决了问题：），但现在出现了另一个问题。默认情况下，此代码忽略我的颜色映射（此处为RdBu_r），每次都会获取不同的特定映射。蚂蚁的想法如何改变呢？导入numpy作为np导入matplotlib.pyplot作为plt创建映射cm=plt.cm.get_cmap（'RdBu_r'）#RdYlBu x，y，vel=np.loadtxt（'finaldata.txt'，skiprows=0，unpack=True）#二维绘图plt.scatter（x，y，s=27，c=vel，vmin=0，vmax=0.09，marker='o'）plt.axis（'equal'）plt.colorbar（）plt.savefig（'testfig.png'，dpi=400）这是因为在该代码段中，您没有将

cm

传递到

colorbar

，请将

plt.colorbar（）

行更改为

plt.colorbar（cmap=cm）

。我建议您从我的两个示例片段中选择一个，然后从那里开始，这样可以避免最后的错误。

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

cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu')
x = [1,5,10]
y = [2,6,9]
vel = [7,2,1]

# Plot the data
fig=plt.figure()
fig.patch.set_facecolor('white')
ax=fig.add_subplot(111)
s = ax.scatter(x,y,c=vel,edgecolor=''))
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=0, vmax=10)
ax1 = fig.add_axes([0.95, 0.1, 0.01, 0.8])
cb = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax1,norm=norm,cmap=cm,orientation='vertical')
cb.set_clim(vmin = 0, vmax = 10)
cb.set_label('Value of \'vel\'')
plt.show()