使用Colormaps在matplotlib中设置线条的颜色

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使用Colormaps在matplotlib中设置线条的颜色

python

如何在运行时使用colormap使用标量值在matplotlib中设置线条的颜色（例如jet）？我在这里尝试了几种不同的方法，但我觉得很困惑。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。每个数组的长度相同。

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()

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2021-01-20

共1个答案

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您收到的错误是由于您的定义jet。您正在创建Colormap名称为’jet’的基类，但这与获取’jet’颜色图的默认定义非常不同。永远不要直接创建此基类，而应仅实例化子类。

在示例中发现的是Matplotlib中的错误行为。运行此代码时，应该会产生一条更清晰的错误消息。

这是您的示例的更新版本：

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：

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2021-01-20