Matplotlib-将颜色栏添加到线条图序列

Question

我有两个变量（x，y）的线图序列，一个变量z的许多不同值。我通常会添加带有如下图例的线图：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax  = fig.add_subplot(111)
# suppose mydata is a list of tuples containing (xs, ys, z) 
# where xs and ys are lists of x's and y's and z is a number. 
legns = []
for(xs,ys,z) in mydata:
   pl = ax.plot(xs,ys,color = (z,0,0))
   legns.append("z = %f"%(z))
ax.legends(legns) 
plt.show()

但我有太多的图表和传说将涵盖的图表。我更希望有一个颜色条，指示与颜色相对应的z值。我在大风中找不到这样的东西，我所有的尝试都失败了。显然，我必须先创建一个绘图集合，然后再尝试添加颜色栏。

有什么简单的方法可以做到这一点吗？谢谢。

编辑（澄清）：

我想做这样的事：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm     as cm

fig = plt.figure()
ax  = fig.add_subplot(111)
mycmap = cm.hot
# suppose mydata is a list of tuples containing (xs, ys, z) 
# where xs and ys are lists of x's and y's and z is a number between 0 and 1
plots = []
for(xs,ys,z) in mydata:
   pl = ax.plot(xs,ys,color = mycmap(z))
   plots.append(pl)
fig.colorbar(plots)
plt.show()

但根据Matplotlib引用，这是行不通的，因为不管这意味着什么，一个绘图列表都不是“可映射的”。

我使用LineCollection创建了一个替代绘图函数：

def myplot(ax,xs,ys,zs, cmap):
    plot = lc([zip(x,y) for (x,y) in zip(xs,ys)], cmap = cmap)
    plot.set_array(array(zs))
    x0,x1 = amin(xs),amax(xs)
    y0,y1 = amin(ys),amax(ys)
    ax.add_collection(plot)
    ax.set_xlim(x0,x1)
    ax.set_ylim(y0,y1)
    return plot

xs和ys是x和y坐标列表，而zs是为每一行着色的不同条件列表。感觉有点像棍棒。。。我想会有一个更整洁的方法来做这件事。我喜欢plt.plot()函数的灵活性。

Answer 1

（我知道这是个老问题，但是…）Colorbars需要一个matplotlib.cm.ScalarMappable，plt.plot生成的行不是标量可映射的，因此，为了生成colorbar，我们需要使标量可映射。

好的。因此，ScalarMappable的构造函数接受一个cmap和一个norm实例。（norms将数据缩放到0-1的范围，cmap是您已经使用过的，它采用0-1之间的数字并返回颜色）。所以在你的情况下：

import matplotlib.pyplot as plt
sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=my_cmap, norm=plt.normalize(min=0, max=1))
plt.colorbar(sm)

因为您的数据已经在0-1范围内，所以可以将sm创建简化为：

sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=my_cmap)

希望能帮上忙。

编辑：对于matplotlib v1.2或更高版本，代码变为：

import matplotlib.pyplot as plt
sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=my_cmap, norm=plt.normalize(vmin=0, vmax=1))
# fake up the array of the scalar mappable. Urgh...
sm._A = []
plt.colorbar(sm)

编辑：对于matplotlib v1.3或更高版本，代码变为：

import matplotlib.pyplot as plt
sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=my_cmap, norm=plt.Normalize(vmin=0, vmax=1))
# fake up the array of the scalar mappable. Urgh...
sm._A = []
plt.colorbar(sm)

编辑：对于matplotlib v3.1或更高版本，简化为：

import matplotlib.pyplot as plt
sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=my_cmap, norm=plt.Normalize(vmin=0, vmax=1))
plt.colorbar(sm)