python matplotlib散点图颜色错误

我正在尝试创建一个带有x和y网格的散点图，其中每个点通过预先指定的值获得一种颜色：

{x: 1, y: 2, value: n}

我有一个x和y的列表以及另一个值列表，尝试使用以下方法：

# make range of x(0 - 359) and y(-90 - 90)
x, y = np.meshgrid(range(0, 360), range(-90, 90))
colors = [a very long list (64800 values, one for each point)]
print(colors)
plt.scatter(x, y, c=colors)
plt.colorbar()
plt.show()

错误：

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“C:\python3.6.6\lib\site packages\matplotlib\colors.py”，第158行，to_rgba
rgba=\u colors\u full\u map.cache[c，alpha]
键错误：（1.0986122886681098，无）
在处理上述异常期间，发生了另一个异常：
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“C:\python3.6.6\lib\site packages\matplotlib\axes\u axes.py”，第4210行，散点
颜色=mcolors.to_rgba_数组（c）
文件“C:\python3.6.6\lib\site packages\matplotlib\colors.py”，第259行，在to_rgba_数组中
结果[i]=至_rgba（cc，alpha）
文件“C:\python3.6.6\lib\site packages\matplotlib\colors.py”，第160行，在to_rgba中
rgba=_至_rgba_无颜色循环（c，alpha）
文件“C:\python3.6.6\lib\site packages\matplotlib\colors.py”，第211行，在_to_rgba_no_colorcycle中
raise VALUERROR（“无效的RGBA参数：{！r}.”格式（orig_c））
ValueError:无效的RGBA参数：1.0986122886681098
在处理上述异常期间，发生了另一个异常：
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“C:/Users/amit neumark/Documents/עמית/alpha/grbs data/grbs/find_burst_location.py”，第168行，in
main（）
文件“C:/Users/amit neumark/Documents/עמית/alpha/grbs data/grbs/find_burst_location.py”，主文件第161行
ra2，dec2=卡方（模型，关系）
文件“C:/Users/amit neumark/Documents/עמית/alpha/grbs data/grbs/find_burst_location.py”，第33行，位于chi_square
创建图（总和）
文件“C:/Users/amit neumark/Documents/עמית/alpha/grbs data/grbs/find_burst_location.py”，第134行，在创建图中
plt.散射（x，y，c=颜色）
文件“C:\python3.6.6\lib\site packages\matplotlib\pyplot.py”，第2793行，分散显示
顶点=顶点，边颜色=边颜色，数据=数据，**kwargs）
文件“C:\python3.6.6\lib\site packages\matplotlib\\uuuu init\uuuu.py”，第1785行，在内部
返回函数（ax，*args，**kwargs）
文件“C:\python3.6.6\lib\site packages\matplotlib\axes\u axes.py”，第4223行，散点
.格式（nc=n_元素，xs=x.size，ys=y.size）
ValueError:“c”参数包含64800个元素，不能与大小为64800的“x”和大小为64800的“y”一起使用。

---

问题出在

x

和

y

数据中，而不是颜色

c

参数中。您的x和y当前是二维阵列（网格网格）。它应该是一个职位列表。一种方法是将2d网格展平以获得一维阵列。将保持x和y数据点之间的一对一对应关系。“网格栅格”通常用于散点三维打印

我选择了一些随机颜色来提供解决方案

x, y = np.meshgrid(range(0, 360), range(-90, 90))
colors = np.random.random(360*180)
plt.scatter(x.flatten(), y.flatten(), c=colors)
plt.colorbar()

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问题出在

x

和

y

数据中，而不是颜色

c

参数中。您的x和y当前是二维阵列（网格网格）。它应该是一个职位列表。一种方法是将2d网格展平以获得一维阵列。将保持x和y数据点之间的一对一对应关系。“网格栅格”通常用于散点三维打印

我选择了一些随机颜色来提供解决方案

x, y = np.meshgrid(range(0, 360), range(-90, 90))
colors = np.random.random(360*180)
plt.scatter(x.flatten(), y.flatten(), c=colors)
plt.colorbar()

---

使用类似于

imshow

或

pcolormesh

的东西进行绘图可能更有意义。这将创建一个跨越x，y坐标网格的“热图”。对于这些函数，x、y网格是可选的

colors = np.arange(64800)

plt.pcolormesh(colors.reshape(360, 180).T)
# OR #
x, y = np.meshgrid(range(0, 360), range(-90, 90))
plt.pcolormesh(x, y, colors.reshape(360, 180).T)

---

您应该注意如何重塑

颜色

。可以按行或列填充。默认设置为按行（最后一个轴）。当您展平网格时，在另一个答案中注意这一点也很重要。

使用类似于

imshow

或

pcolormesh

的方法进行绘图可能更有意义。这将创建一个跨越x，y坐标网格的“热图”。对于这些函数，x、y网格是可选的

colors = np.arange(64800)

plt.pcolormesh(colors.reshape(360, 180).T)
# OR #
x, y = np.meshgrid(range(0, 360), range(-90, 90))
plt.pcolormesh(x, y, colors.reshape(360, 180).T)

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您应该注意如何重塑

颜色

。可以按行或列填充。默认设置为按行（最后一个轴）。当您展平网格时，在另一个答案中注意这一点也很重要。

我们需要知道颜色列表中有哪些值。我们需要知道颜色列表中有哪些值。