在 matplotlib 中创建一个没有可映射的颜色条答案

【问题标题】：Create a colorbar without a mappable in matplotlib在 matplotlib 中创建一个没有可映射的颜色条
【发布时间】：2020-10-14 14:23:05
【问题描述】：

要调用plt.colorbar，我需要一个“可映射”，我通常由plt.imshow 或plt.contour 创建。没有这些，是否有一种“合理”的方式来创建可映射对象？

更具体地说，我的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.cm import viridis

colors = viridis(np.linspace(0,1,10))
for i, col in enumerate(colors):
    plt.plot(i, 'o', color = col)

然后我想打电话给plt.colorbar，但我没有可映射的。我通常的工作是cmap = plt.scatter(np.linspace(0,1), np.full(50, np.nan), c = np.linspace(0,1))，它工作得非常好，但我觉得非常丑。

【问题讨论】：

标签： python matplotlib colorbar

【解决方案1】：

在这种情况下，您不仅可以使用scatter 生成可映射对象，还可以同时完成所有工作（绘制点，并返回相应的可映射对象）。

编辑

一般来说，Matplotlib 总是提供一种创建对象集合的方法（例如参见LineCollection usage example），允许绘制具有不同属性（如颜色、线宽等）的线条（或任何其他对象）集合。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

colors = np.linspace(0,1,10)
mappable = plt.scatter(np.zeros(10), colors, s=30, c=colors, cmap='viridis')
plt.colorbar(mappable)
plt.show()

产生如下图像

【讨论】：

对于这种情况是正确的。我想我把我的代码简化了很多。在实际代码中，for 循环的每次迭代都会生成一行。使用轮廓可能会有一些工作，但这需要大量的脑力劳动。
我明白了。只是为了让您知道，一般来说，Matplotlib 总是提供一种从对象集合中生成可映射的方法（请参阅the documentation about collections）。我会更新答案。

【解决方案2】：

从matplotlib doc，colorbar 接受ColorMappable 对象。所以我们可以用ScalarMappable和Normalize创建这样一个对象：

from matplotlib.cm import ScalarMappable
from matplotlib.colors import Normalize

colors = viridis(np.linspace(0,1,10))
for i, col in enumerate(colors):
    plt.plot(i, 'o', color = col)

cmappable = ScalarMappable(Normalize(0,1))
plt.colorbar(cmappable)

输出：

【讨论】：

使用上面的代码我得到了错误：TypeError: You must first set_array for mappable。我在 plt.colorbar(cmappable) 之前添加了 cmappable.set_array([0,1]) 行，这工作正常，但不确定实际发生了什么/这是否是正确的用法。