如何在创建的散点图中添加颜色条？ - python

我用实质上就是这样的代码创建散点图

cmap = (matplotlib.color.LinearSegmentedColormap.
        from_list('blueWhiteRed', ['blue', 'white', 'red']))

fig = matplotlib.figure.Figure(figsize=(4, 4), dpi=72)
ax = fig.gca()

for record in data:
    level = record.level # a float in [0.0, 1.0]
    marker = record.marker # one of 'o', 's', '^', '*', etc.
    ax.scatter(record.x, record.y, marker=marker,
               c=level, vmin=0, vmax=1, cmap=cmap, **otherkwargs)

# various settings of ticks, labels, etc. omitted

canvas = matplotlib.backends.backend_agg.FigureCanvasAgg(fig)
fig.set_canvas(canvas)
canvas.print_png('/path/to/output/fig.png')

我的问题是这样的：

  我需要在上面的代码中添加些什么，以沿图的右边缘获得垂直的颜色条（表示cmap中的颜色图）？

注意：我发现Matplotlib完全让人难以理解，这既适用于其设计，也适用于其文档。 （不乏尝试：我投入了大量的时间，精力，甚至还花了很多钱。）因此，我将感谢完整，有效的代码（即使只是玩具示例），因为我很可能会赢不能填写省略的细节或修复代码中的错误。

编辑：我修复了上面“代码草图”中的一个重要遗漏，即在每次调用ax.scatter时都有特定于记录的标记规范。这就是使用多次调用ax.scatter来创建散点图的原因，尽管公认的是，至少可以将使用的每个制造商形状的散点调用数量减少为一个。例如

for marker in set(record.marker for record in data):
    X, Y, COLOR = zip(*((record.x, record.y, record.level)
                        for record in data if record.marker == marker))
    ax.scatter(X, Y, marker=marker,
               c=COLOR, vmin=0, vmax=1, cmap=cmap,
               **otherkwargs)

我试图扩展相同的技巧以将对ax.scatter的所有调用折叠为一个（通过传递一系列标记作为marker参数），如下所示：

X, Y, COLOR, MARKER = zip(*((record.x, record.y, record.level, record.marker)
                            for record in data))

ax.scatter(X, Y, marker=MARKER,
           c=COLOR, vmin=0, vmax=1, cmap=cmap,
           **otherkwargs)

...但这失败了。错误如下（在修剪了一些长路径之后）：

Traceback (most recent call last):
  File "src/demo.py", line 222, in <module>
    main()
  File "src/demo.py", line 91, in main
    **otherkwargs)
  File "<abbreviated-path>/matplotlib/axes.py", line 6100, in scatter
    marker_obj = mmarkers.MarkerStyle(marker)
  File "<abbreviated-path>/matplotlib/markers.py", line 113, in __init__
    self.set_marker(marker)
  File "<abbreviated-path>/matplotlib/markers.py", line 179, in set_marker
    raise ValueError('Unrecognized marker style {}'.format(marker))
ValueError: Unrecognized marker style ('^', 'o', '^', '*', 'o', 's', 'o', 'o', '^', 's', 'o', 'o', '^', '^', '*', 'o', '*', '*', 's', 's', 'o', 's', 'o', '^', 'o', 'o', '*', '^', 's', '^', '^', 's', '*')

AFAICT，tcaswell的配方要求将对ax.scatter的调用减少到一个，但是此要求似乎与我对同一散点图中多个标记形状的绝对要求相冲突。

参考方案

如果必须为每个集合使用不同的标记，则必须做一些额外的工作，并强制所有clims相同（否则，它们默认为从c数据的最小/最大缩放）每个散点图）。

from pylab import *
import matplotlib.lines as mlines
import itertools
fig = gcf()
ax = fig.gca()

# make some temorary arrays
X = []
Y = []
C = []
cb = None
# generate fake data
markers = ['','o','*','^','v']
cmin = 0
cmax = 1
for record,marker in itertools.izip(range(5),itertools.cycle(mlines.Line2D.filled_markers)):
    x = rand(50)
    y = rand(50)
    c = rand(1)[0] * np.ones(x.shape)
    if cb is None:
        s = ax.scatter(x,y,c=c,marker=markers[record],linewidths=0)
        s.set_clim([cmin,cmax])
        cb = fig.colorbar(s)
    else:
        s = ax.scatter(x,y,c=c,marker=markers[record],linewidths=0)
        s.set_clim([cmin,cmax])

cb.set_label('Cbar Label Here')

linewidths=0设置形状上边框的宽度，我发现对于较小的形状，黑色边框会压倒填充的颜色。

如果您只需要一种形状，则可以通过一个散点图完成所有这些操作，而无需为循环中的每个遍历单独制作一个形状。

from pylab import *
fig = gcf()
ax = fig.gca()

# make some temorary arrays
X = []
Y = []
C = []
# generate fake data
for record in range(5):
    x = rand(50)
    y = rand(50)
    c = rand(1)[0] * np.ones(x.shape)
    print c
    X.append(x)
    Y.append(y)
    C.append(c)

X = np.hstack(X)
Y = np.hstack(Y)
C = np.hstack(C)

将数据全部分解为一维数组后，进行散点图绘制，并保留返回值：

s = ax.scatter(X,Y,c=C)

然后，制作颜色条，并将scatter返回的对象作为第一个参数传递。

cb = plt.colorbar(s)
cb.set_label('Cbar Label Here')

您需要执行此操作，以便颜色栏知道要使用的颜色图（包括色图和范围）。

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