python - Matplotlib：同一图中 2 个散点图的通用颜色图

Question

我将双变量时间序列存储在2D Numpy arrays. 我想在同一个情节上绘制该系列的两个频道。每个系列都应该用一条根据频道着色的线来表示。在这些行之上，我想将系列的点绘制为点。这些应该根据第二个2D Numpy array相同形状的值着色。我的问题是：如何为两个通道共有的范围内的点设置颜色映射？

我设法通过双重调用为每个系列获得了不同颜色和点的线条，plt.plot()例如plt.scatter()：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Bivariate time-series of length 10
nchannel, length = 2, 10
array_series = np.random.random((nchannel, length))
array_colors = np.vstack([np.repeat(0, length), np.repeat(1, length)])

colormap = 'jet'
plt.plot(np.arange(length), array_series[0,:])
plt.scatter(np.arange(length), array_series[0,:], c=array_colors[0,:], cmap=colormap)
plt.plot(np.arange(length), array_series[1,:])
plt.scatter(np.arange(length), array_series[1,:], c=array_colors[1,:], cmap=colormap)

这会产生：

这不是所需的输出，因为所有点都是深蓝色，因此 0 和 1 之间的区别array_colors丢失了。我寻找类似替换plt.scatter(..., c=array_colors[i,:], cmap=colormap)的东西plt.scatter(..., c=array_colors, cmap=colormap)。但是，后者会引发错误。欢迎任何解决此问题的想法！

标签： pythonmatplotlibplotcolors

Answer 1

您可以使用参数vmin和vmax。

vmin作为全局最小值传递，并作为vmax全局最大值传递。这将导致所有调用来scatter缩放相同范围内的值，从而产生统一的色标。

例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

nchannel, length = 2, 10
array_series = np.random.random((nchannel, length))
array_colors = np.vstack([np.repeat(0, length), np.repeat(1, length)])

colormap = 'jet'
vmin = np.min(array_colors)
vmax = np.max(array_colors)
x = np.arange(length)

plt.plot(x, array_series[0,:])
plt.scatter(x, array_series[0,:], vmin=vmin, vmax=vmax, c=array_colors[0,:], cmap=colormap)
plt.plot(x, array_series[1,:])
plt.scatter(x, array_series[1,:], vmin=vmin, vmax=vmax, c=array_colors[1,:], cmap=colormap)