python – Matplotlib：将颜色条添加到不可映射的对象

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python – Matplotlib：将颜色条添加到不可映射的对象，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1597字，纯文字阅读大概需要3分钟。

内容图文

我有一系列代表变量变化的线;每个都有独特的颜色.出于这个原因,我想在绘图旁边添加一个颜色条.所需的输出如下所示.

问题是绘图是不可映射的对象,即必须手动添加颜色条.我认为我目前的解决方案(下面)是次优的,因为它涉及我不感兴趣控制的尺寸参数.我更喜欢与可映射对象类似的解决方案(当前解决方案下面的示例).

期望的输出

当前解决方案

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

x    = np.linspace(0, 5, 100)
N    = 20
cmap = plt.get_cmap('jet',N)

fig  = plt.figure(figsize=(8,6))
ax1  = fig.add_axes([0.10,0.10,0.70,0.85])

for i,n in enumerate(np.linspace(0,2,N)):
    y = np.sin(x)*x**n
    ax1.plot(x,y,c=cmap(i))

plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

ax2  = fig.add_axes([0.85,0.10,0.05,0.85])
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=0,vmax=2)
cb1  = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax2,cmap=cmap,norm=norm,orientation='vertical')

plt.show()

期望的解决方案

(显然取代imshow)

fig,ax = plt.subplots()
cax    = ax.imshow(..)
cbar   = fig.colorbar(cax,aspect=10)
plt.show()

解决方法:

您可以定义自己的ScalarMappable并使用它,就像它在图中一样.
(请注意,我将数字颜色更改为21,以便具有0.1的漂亮间距)

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

x = np.linspace(0, 5, 100)
N = 21
cmap = plt.get_cmap('jet',N)

fig = plt.figure(figsize=(8,6))
ax1 = fig.add_axes([0.10,0.10,0.70,0.85])

for i,n in enumerate(np.linspace(0,2,N)):
    y = np.sin(x)*x**n
    ax1.plot(x,y,c=cmap(i))

plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

norm = mpl.colors.Normalize(vmin=0,vmax=2)
sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=cmap, norm=norm)
sm.set_array([])
plt.colorbar(sm, ticks=np.linspace(0,2,N), 
             boundaries=np.arange(-0.05,2.1,.1))


plt.show()

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – Matplotlib：将颜色条添加到不可映射的对象全部内容，希望文章能够帮你解决python – Matplotlib：将颜色条添加到不可映射的对象所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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