Python 如何为hist2d打印添加颜色栏

嗯，当我直接用

matplotlib.pyplot.plt

创建图形时，我知道如何向图形添加颜色条

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

# normal distribution center at x=0 and y=5
x = np.random.randn(100000)
y = np.random.randn(100000) + 5

# This works
plt.figure()
plt.hist2d(x, y, bins=40, norm=LogNorm())
plt.colorbar()

但是为什么下面的方法不起作用，我需要在调用

colorbar（…）

时添加什么才能使它起作用

fig, ax = plt.subplots()
ax.hist2d(x, y, bins=40, norm=LogNorm())
fig.colorbar()
# TypeError: colorbar() missing 1 required positional argument: 'mappable'

fig, ax = plt.subplots()
ax.hist2d(x, y, bins=40, norm=LogNorm())
fig.colorbar(ax)
# AttributeError: 'AxesSubplot' object has no attribute 'autoscale_None'

fig, ax = plt.subplots()
h = ax.hist2d(x, y, bins=40, norm=LogNorm())
plt.colorbar(h, ax=ax)
# AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'autoscale_None'

---

第三个选项就快到了。您必须将一个

mappable

对象传递给

colorbar

，以便它知道要为colorbar指定什么颜色映射和限制。可以是

AxesImage

或

QuadMesh

等

在的情况下，在

h

中返回的元组包含

mappable

，但也包含一些其他内容

从：

返回： 返回值为（计数、xedges、yedges、图像）

所以，要制作颜色条，我们只需要

图像

要修复代码，请执行以下操作：

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

# normal distribution center at x=0 and y=5
x = np.random.randn(100000)
y = np.random.randn(100000) + 5

fig, ax = plt.subplots()
h = ax.hist2d(x, y, bins=40, norm=LogNorm())
fig.colorbar(h[3], ax=ax)

或者：

counts, xedges, yedges, im = ax.hist2d(x, y, bins=40, norm=LogNorm())
fig.colorbar(im, ax=ax)

---

fig.colorbar（im）

同样有效，而且似乎与答案的其余部分更为一致。@ThomasH，您的建议在Jupyter noteboook中也提供了更连贯的输出