【问题标题】：Drawing a colorbar aside a line plot, using Matplotlib使用 Matplotlib 在线图旁边绘制颜色条
【发布时间】：2014-10-24 10:10:32
【问题描述】：

我正在尝试在图表中添加颜色条，但我不明白它是如何工作的。问题是我通过以下方式制作自己的颜色代码：

x = np.arange(11)

ys = [i+x+(i*x)**2 for i in range(11)]

colors = cm.rainbow(np.linspace(0, 1, len(ys)))

和colors[i] 会给我一个新的颜色。然后我使用（自制）函数来选择相关数据并相应地绘制它们。这看起来像这样：

function(x,y,concentration,temperature,1,37,colors[0])
function(x,y,concentration,temperature,2,37,colors[1])
# etc

现在我想在颜色栏中添加颜色，并且可以更改标签。我该怎么做？

我见过几个示例，您将所有数据绘制为一个数组，并使用自动颜色条，但这里我将数据一一绘制（通过使用函数选择相关数据）。

编辑：

function(x,y,concentration,temperature,1,37,colors[0]) 看起来像这样（简化）：

def function(x,y,c,T,condition1,condition2,colors):

  import matplotlib.pyplot as plt

  i=0

  for element in c:
   if element == condition1:
      if T[i]==condition2:
          plt.plot(x,y,color=colors,linewidth=2)

  i=i+1

return

【问题讨论】：

我假设function 最终会调用“绘图”函数或类似函数。在那里你需要传递你的颜色。可以发function的内容吗？
您不能删除问题中对ys 的引用吗？还是第一个框中的ys 变成第二个框中的y？
我对你的问题的理解：（1）你反复绘制一条曲线，其形状和颜色取决于一个参数，它是单调变化的； (2) 之后，您想使用 pl.colorbar 提示不同曲线的参数值。如果我是正确的，这很难做到，因为颜色条旨在与 pl.imshow 和 pl.countourf 而非 pl.plot 一起使用。也就是说，您应该能够使用两个子图，第一个子图是您的图，第二个子图是自己绘制的颜色条，正如 matplotlib.org/examples/api/colorbar_only.html 中所解释/举例说明的那样
感谢您的链接，只是我不明白该示例是如何工作的。在发布之前我已经看过这个例子，但我无法让它为我的目的工作。本例中的“cmap”是什么？它包含什么？什么是“规范”？
@KayJansen 这是一项复杂的任务，您要么在 SO 上找到一位好心的 matplotlib 专家（我不是，抱歉），要么您主要靠自己。此外，我对您没有在问题中提及您之前的研究这一事实感到有些惊讶，但这是您在 SO 中的第一个问题......如果您打算闲逛，您最好阅读一些关于 提出好的问题。乔

标签： python matplotlib colorbar

【解决方案1】：

在折线图旁边画一个颜色条

请将我的解决方案（我仅使用 11 个不同幅度的正弦）映射到您的问题（正如我告诉您的，从您在 Q 中写的内容很难理解）。

import matplotlib
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# an array of parameters, each of our curves depend on a specific
# value of parameters
parameters = np.linspace(0,10,11)

# norm is a class which, when called, can normalize data into the
# [0.0, 1.0] interval.
norm = matplotlib.colors.Normalize(
    vmin=np.min(parameters),
    vmax=np.max(parameters))

# choose a colormap
c_m = matplotlib.cm.cool

# create a ScalarMappable and initialize a data structure
s_m = matplotlib.cm.ScalarMappable(cmap=c_m, norm=norm)
s_m.set_array([])

# plotting 11 sines of varying amplitudes, the colors are chosen
# calling the ScalarMappable that was initialised with c_m and norm
x = np.linspace(0,np.pi,31)
for parameter in parameters:
    plt.plot(x,
             parameter*np.sin(x),
             color=s_m.to_rgba(parameter))

# having plotted the 11 curves we plot the colorbar, using again our
# ScalarMappable
plt.colorbar(s_m)

# That's all, folks
plt.show()

示例

致谢

A similar problem, about a scatter plot

更新 - 2021 年 4 月 14 日

使用最新版本的 Matplotlib，不再需要声明 s_m.set_array([])。另一方面，它没有害处。
在绘图时，可能想要使用（稍微）更明显的color=c_m(norm(parameter)) 来代替color=s_m.to_rgba(parameter)。

【讨论】：