Цветная панель с plt.Circle (add_artist) [дубликат]

Как и другие ответы здесь, попробуйте использовать фиктивные графики, что на самом деле не является хорошим стилем, вот общий код для

Дискретная цветная панель

Дискретная панель цвета создается в таким же образом создается непрерывная панель цвета, только с другой нормализацией. В этом случае необходимо использовать BoundaryNorm.

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

n_lines = 5
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x[:, None] + np.pi * np.linspace(0, 1, n_lines))
c = np.arange(1., n_lines + 1)

cmap = plt.get_cmap("jet", len(c))
norm = matplotlib.colors.BoundaryNorm(np.arange(len(c)+1)+0.5,len(c))
sm = plt.cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap)
sm.set_array([])

fig, ax = plt.subplots(dpi=100)
for i, yi in enumerate(y.T):
    ax.plot(x, yi, c=cmap(i))
fig.colorbar(sm, ticks=c)
plt.show()

(Я знаю, что это старый вопрос, но ...) Для цветных символов требуется matplotlib.cm.ScalarMappable, plt.plot создает строки, которые не являются скалярными, поэтому, чтобы сделать цветную панель, нам нужно будет сделать скалярное отображение.

Хорошо. Таким образом, конструктор ScalarMappable принимает экземпляр cmap и norm. (данные шкалы нормали до диапазона 0-1, cmaps, с которыми вы уже работали, и принимаете число между 0-1 и возвращает цвет). Итак, в вашем случае:

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

Поскольку ваши данные уже находятся в диапазоне 0-1, вы можете упростить создание sm, чтобы:

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

Надеяться, что помогает кто-то.

EDIT: для matplotlib v1.2 или выше код становится:

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)

EDIT: для matplotlib v1.3 или выше код становится:

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)

Вот немного упрощенный пример, вдохновленный верхним ответом, данным Boris и Hooked (Спасибо за отличную идею!):

1 , Дискретная colorbar

Дискретная панель цвета более активна, поскольку цветовая палитра, сгенерированная mpl.cm.get_cmap(), не является отображаемым изображением, необходимым в качестве аргумента colorbar(). Нужно создать сэмплирование, как показано ниже:

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

n_lines = 5
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x[:, None] + np.pi * np.linspace(0, 1, n_lines))
c = np.arange(1, n_lines + 1)

cmap = mpl.cm.get_cmap('jet', n_lines)

fig, ax = plt.subplots(dpi=100)
# Make dummie mappable
dummie_cax = ax.scatter(c, c, c=c, cmap=cmap)
# Clear axis
ax.cla()
for i, yi in enumerate(y.T):
    ax.plot(x, yi, c=cmap(i))
fig.colorbar(dummie_cax, ticks=c)
plt.show();

Это приведет к созданию графика с дискретным цветом:

2. Непрерывная цветная панель

Непрерывная цветовая панель менее задействована, так как mpl.cm.ScalarMappable() позволяет нам получить «изображение» для colorbar().

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


n_lines = 5
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x[:, None] + np.pi * np.linspace(0, 1, n_lines))
c = np.arange(1, n_lines + 1)

norm = mpl.colors.Normalize(vmin=c.min(), vmax=c.max())
cmap = mpl.cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=mpl.cm.jet)
cmap.set_array([])

fig, ax = plt.subplots(dpi=100)
for i, yi in enumerate(y.T):
    ax.plot(x, yi, c=cmap.to_rgba(i + 1))
fig.colorbar(cmap, ticks=c)
plt.show();

Это приведет к созданию графика с непрерывной цветной панелью:

[Сторона примечания] В этом примере я лично не знаю, почему cmap.set_array([]) (в противном случае мы получим сообщения об ошибках). Если кто-то понимает принципы под капотом, прокомментируйте:)