python - 使用 Colormaps 在 matplotlib 中设置线条的颜色

Question

如何使用颜色图(比如 jet)使用运行时提供的标量值设置 matplotlib 中线条的颜色？我在这里尝试了几种不同的方法，我想我很难过。 values[] 是一个存储的标量数组。曲线是一组一维数组，标签是文本字符串数组。每个数组都有相同的长度。

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
jet = colors.Colormap('jet')
cNorm  = colors.Normalize(vmin=0, vmax=values[-1])
scalarMap = cmx.ScalarMappable(norm=cNorm, cmap=jet)
lines = []
for idx in range(len(curves)):
    line = curves[idx]
    colorVal = scalarMap.to_rgba(values[idx])
    retLine, = ax.plot(line, color=colorVal)
    #retLine.set_color()
    lines.append(retLine)
ax.legend(lines, labels, loc='upper right')
ax.grid()
plt.show()

Answer 1

您收到的错误是由于您如何定义 jet。您正在创建名为“jet”的基类 Colormap，但这与获取“jet”颜色图的默认定义非常不同。永远不应该直接创建这个基类，而应该只实例化子类。

您在示例中发现的是 Matplotlib 中的错误行为。运行此代码时应该会生成更清晰的错误消息。

这是您示例的更新版本:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors
import matplotlib.cm as cmx
import numpy as np

# define some random data that emulates your indeded code:
NCURVES = 10
np.random.seed(101)
curves = [np.random.random(20) for i in range(NCURVES)]
values = range(NCURVES)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
# replace the next line 
#jet = colors.Colormap('jet')
# with
jet = cm = plt.get_cmap('jet') 
cNorm  = colors.Normalize(vmin=0, vmax=values[-1])
scalarMap = cmx.ScalarMappable(norm=cNorm, cmap=jet)
print scalarMap.get_clim()

lines = []
for idx in range(len(curves)):
    line = curves[idx]
    colorVal = scalarMap.to_rgba(values[idx])
    colorText = (
        'color: (%4.2f,%4.2f,%4.2f)'%(colorVal[0],colorVal[1],colorVal[2])
        )
    retLine, = ax.plot(line,
                       color=colorVal,
                       label=colorText)
    lines.append(retLine)
#added this to get the legend to work
handles,labels = ax.get_legend_handles_labels()
ax.legend(handles, labels, loc='upper right')
ax.grid()
plt.show()

导致:

使用 ScalarMappable 是对我的相关答案中提出的方法的改进: creating over 20 unique legend colors using matplotlib