在 matplotlib 中创建一个离散的颜色条

Posted 2023-03-25

【中文标题】在 matplotlib 中创建一个离散的颜色条

【英文标题】：Create a discrete colorbar in matplotlib

【发布时间】：2019-04-21 00:01:31

【问题描述】：

我尝试了其他线程，但不知道如何解决。我正在尝试创建一个离散的彩条。大部分代码似乎都在工作，确实出现了一个离散条，但标签错误并引发错误：“没有找到可用于创建颜色条的可映射对象。首先定义一个可映射对象，例如图像（使用 imshow）或一个等高线集（带有contourf）。”

很确定错误是因为我在 plt.colorbar 中缺少一个参数，但不确定它要求什么或如何定义它。

以下是我所拥有的。感谢您的任何想法：

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

fig, ax = plt.subplots()
norm = mpl.colors.BoundaryNorm(np.arange(-0.5,4), cmap.N) 

ex2 = sample_data.plot.scatter(x='order_count', y='total_value',c='cluster', marker='+', ax=ax, cmap='plasma', norm=norm, s=100, edgecolor ='none', alpha=0.70)

plt.colorbar(ticks=np.linspace(0,3,4))
plt.show()

【参考方案1】：

确实，colorbar 的第一个参数应该是ScalarMappable，这将是散点图PathCollection 本身。

设置

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

df = pd.DataFrame("x" : np.linspace(0,1,20),
                   "y" : np.linspace(0,1,20),
                   "cluster" : np.tile(np.arange(4),5))

cmap = mpl.colors.ListedColormap(["navy", "crimson", "limegreen", "gold"])
norm = mpl.colors.BoundaryNorm(np.arange(-0.5,4), cmap.N) 

熊猫密谋

问题是 pandas 没有让你直接访问这个ScalarMappable。因此，可以从坐标区中的集合列表中捕获它，如果只有一个集合存在，这很容易：ax.collections[0]。

fig, ax = plt.subplots()
df.plot.scatter(x='x', y='y', c='cluster', marker='+', ax=ax, 
                cmap=cmap, norm=norm, s=100, edgecolor ='none', alpha=0.70, colorbar=False)

fig.colorbar(ax.collections[0], ticks=np.linspace(0,3,4))
plt.show()

Matplotlib 绘图

可以考虑直接使用 matplotlib 来绘制散点图，在这种情况下，您可以直接使用 scatter 函数的返回值作为 colorbar 的参数。

fig, ax = plt.subplots()
scatter = ax.scatter(x='x', y='y', c='cluster', marker='+', data=df,
                cmap=cmap, norm=norm, s=100, edgecolor ='none', alpha=0.70)

fig.colorbar(scatter, ticks=np.linspace(0,3,4))
plt.show()

两种情况下的输出是相同的。

【讨论】：

由于值是离散的，所以您可以使用 range(4) 而不是 np.linspace(0,3,4)，结果将是相同的（除非您想坚持使用 NumPy 范围）。

如果我不希望它是数字 0、1、2、3 怎么办？而是命名为“A”、“B”、“C”、“D”