Python Matplotlib'；cmap&x27；vs'；c'；问题

我想画一些阻抗值，任务和代码都很简单

xhertz_df

是一个数据帧，在转换成numpy数组后，

xhertz[0]

是实部，

xhertz[1]

是虚部，

xhertz[3]

表示测量之间的时间

def xhertz_plot(xhertz_df):
    ax = plt.gca()
    xhertz = xhertz_df.T.to_numpy()
    ax.plot(xhertz[3], xhertz[0], 'green')
    ax.plot(xhertz[3], xhertz[1], 'blue')
    ax.scatter(xhertz[3], xhertz[0], cmap ='green')
    ax.scatter(xhertz[3], xhertz[1], cmap ='blue')
    ax.set_xlabel('Time Passed (in Minutes)')
    plt.show()

我很困惑这个代码会出什么问题，因为它看起来很简单。但我得到了这个结果：

上面的线和点是蓝色和绿色的混合，尽管它应该是绿色的。只有蓝色的下一行有橙色（？！）点。这是怎么回事

编辑：

我发现了问题：我使用

cmap

而不是

c

作为散点图。但是对于在这两个概念上都有专长的人来说：为什么我会得到上面所示的结果？例如，橙色从何而来？

如文件中所述：

Colormap

实例或注册的Colormap名称<仅当

c

是浮点数组时，才使用code>cmap

由于您没有为arg

c

提供浮动列表，matplotlib忽略了您的

cmap

，而是使用了第一和第二种默认颜色（蓝色，然后是橙色）

如果只需要单色，请注意

c

参数的文档：

如果希望为所有点指定单一颜色，请使用

color

关键字参数

或者，您可以将

Axes.plot

与

o

一起用于标记样式，而不是

scatter

，例如

ax.plot（x，y，'o'，color='green'）

或等效

ax.plot（x，y，'og'）

。这对于简单的地块更为典型；可以使用

-

或

o

显式设置线图或标记图

---

请注意，

cmap

通常用于希望每个点具有不同颜色的情况，例如希望为点着色以表示数据的另一个维度。在这种情况下，

c

将表示数据的第三维，

norm

将缩放数据，

cmap

将是映射到该数据的颜色。有关该参数通常如何使用的示例，请参见from matplotlib。

蓝色和橙色是第一种和第二种默认颜色。它只是忽略/不解析

ax.plot

的第三个参数。您是指

ax.scatter

的参数，对吗？线条图的颜色正确。所以它所做的就是忽略

cmap='green'

参数？哦，你说得对，我把它们混在一起了。如文档中所述：“Colormap实例或注册的Colormap名称。仅当c是浮点数组时才使用cmap。”由于您没有为arg

c

提供浮点列表，因此忽略了

cmap

。另请注意文档中关于

c

参数的说明：“如果您希望为所有点指定单一颜色，请选择颜色关键字参数。”非常感谢，如果您将这两条注释复制粘贴在一起并作为答案给出，我将接受它并关闭问题。如果你不想对这样一个简单的问题给出一个“正确”的答案，我明白了。