Python 带Colobar的散点图_Python_Matplotlib_Scatter

Python 带Colobar的散点图

python matplotlib

Python 带Colobar的散点图,python,matplotlib,scatter,Python,Matplotlib,Scatter,我试图绘制一些更复杂的数据，但为了举例，我简化了，以显示我正在尝试做什么，但不起作用。请参阅下面的代码和输出图像。注意，我有一个部分被注释掉了。我基本上想在顶部绘制注释部分，但我得到一个错误： ValueError:to_rgba:无效的rgba参数“0.0” to_rgb:无效的rgb参数“0.0” 无法将参数转换为rgb序列 import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locata

我试图绘制一些更复杂的数据，但为了举例，我简化了，以显示我正在尝试做什么，但不起作用。请参阅下面的代码和输出图像。注意，我有一个部分被注释掉了。我基本上想在顶部绘制注释部分，但我得到一个错误：

ValueError:to_rgba:无效的rgba参数“0.0” to_rgb:无效的rgb参数“0.0” 无法将参数转换为rgb序列

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable

x1=[1.0,1.5,2.2,1.8]
y1=[1.1,1.4,2.0,1.75]

x2=[1.5,2.5,3.0,3.5,3.6]
y2=[1.3,2.2,3.3,3.4,3.5]

height=[0.0,1.0,2.0,3.0,4.0]

fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
ax=plt.subplot()
divider=make_axes_locatable(ax)
sc=plt.scatter(x2, y2, c=height, vmin=np.min(height)-0.5,
           vmax=np.max(height)+0.5, marker='o', s=40, 
           cmap=plt.cm.get_cmap('jet', len(height)))

#sc=plt.scatter(x1, y1, c=height, vmin=np.min(height)-0.5,
#               vmax=np.max(height)+0.5, marker='o', s=40, 
#               cmap=plt.cm.get_cmap('jet', len(height)))

cax=divider.append_axes("right", size='5%', pad=0.05)
cbar=plt.colorbar(sc, cax=cax, ticks=np.arange(np.min(height),np.max(height)+1,1.0))

我确实对这个错误有一些想法。因为第二组数据与第一组数据的长度不相同，反之亦然，所以颜色编码会变得混乱。有没有办法做到这一点

散布

的c
参数需要一个颜色说明符（例如'blue'
）或一系列颜色说明符（例如['blue'、'red'、…]
）或一系列使用颜色映射映射的数字（例如[1、2、3、4，…]
，正如您在这里使用的那样）
但是，在您注释掉的情况下，您提供的序列与您的数据不匹配，因此scatter
不知道如何处理它。你想用它做什么
你可以试试看
height1 = np.arange(len(x1))
sc=plt.scatter(x1, y1, c=height1, vmin=np.min(height1)-0.5,
               vmax=np.max(height1)+0.5, marker='o', s=40, 
               cmap=plt.cm.get_cmap('jet', len(height)))

编辑：其工作方式如下：每个数据点（x，y）与c中的一个元素相关联，即c[i]
被分配给（x[i]，y[i]）
处的标记。这就是为什么c
、x
和y
都必须具有相同的长度，否则匹配将不起作用<代码>NaN

c中的值在这里没有帮助。但是，

中的值仅使用指定的颜色映射转换为颜色。颜色映射的范围由

vmin

和

vmax

确定。因此，为了确保您的颜色对所有数据集使用相同的数据范围，只需在使用所有数据打印之前预计算

vmin

和

vmax

，并相应地进行设置

因此，在你的情况下：

h1 = np.arange(len(x1))
h2 = np.arange(len(x2))

minval = min([np.min(h) for h in [h1, h2]])
maxval = max([np.max(h) for h in [h1, h2]])
nh = len(np.arange(minval, maxval+1, 1))

然后

sc=plt.scatter(x1, y1, c=h1, marker='o', s=40, 
               vmin=minval-0.5, vmax=maxval+0.5, 
               cmap=plt.cm.get_cmap('jet', nh)
          )

还有颜色条

cbar=plt.colorbar(sc, cax=cax, ticks=np.arange(minval, maxval+1,1.0))

scatter

的

参数需要一个颜色说明符（例如

'blue'

）或一系列颜色说明符（例如

['blue'、'red'、…]

）或一系列使用颜色映射映射的数字（例如

[1、2、3、4，…]）
但是，在您注释掉的情况下，您提供的序列与您的数据不匹配，因此scatter
不知道如何处理它。你想用它做什么
你可以试试看
height1 = np.arange(len(x1))
sc=plt.scatter(x1, y1, c=height1, vmin=np.min(height1)-0.5,
               vmax=np.max(height1)+0.5, marker='o', s=40, 
               cmap=plt.cm.get_cmap('jet', len(height)))

编辑：其工作方式如下：每个数据点（x，y）与c中的一个元素相关联，即c[i]
被分配给（x[i]，y[i]）
处的标记。这就是为什么c
、x
和y
都必须具有相同的长度，否则匹配将不起作用<代码>NaN