Question

我试图使用色彩图绘制一组多边形。我设置了一个ScalarMappable对象并从该ScalarMappable生成多边形颜色，但是当我尝试添加一个颜色条时，我收到错误：

TypeError: You must first set_array for mappable

＆＃34; set_array＆＃34;的文档并没有真正说什么，所以我一点也不清楚它在做什么，我是否需要给它价值，如果我这样做，它们将会做什么。

任何人都可以解释一下set_array的作用，以及我应该如何处理这个问题？

    plt.clf()
    fig, ax  = plt.subplots(1,1)

    # Set color mappable
    range_min = df.col1.min()
    range_max = df.col1.max()
    cmap = matplotlib.cm.ScalarMappable(
          norm = mcolors.Normalize(range_min, range_max), 
          cmap = plt.get_cmap('binary'))

    for i in polygonDict.keys():
        ax.add_patch(ds.PolygonPatch(polygonDict[i], fc = cmap.to_rgba(df.col1.loc[i])))

    fig.colorbar(cmap, ax = ax)

Answer 1

更简单的方法是将空数组[]发送到set_array()。我真的不知道为什么，但我已经在this answer看到了它，并且它有效。

我唯一知道的是，在您设置数组之前，您会从None获得get_array()，这可能是您收到此错误的原因。

你可以这样做：

plt.clf()
fig, ax  = plt.subplots(1,1)

# Set color mappable
range_min = df.col1.min()
range_max = df.col1.max()
cmap = matplotlib.cm.ScalarMappable(
      norm = mcolors.Normalize(range_min, range_max), 
      cmap = plt.get_cmap('binary'))

for i in polygonDict.keys():
    ax.add_patch(ds.PolygonPatch(polygonDict[i], fc = cmap.to_rgba(df.col1.loc[i])))

cmap.set_array([]) # or alternatively cmap._A = []

fig.colorbar(cmap, ax = ax)

经过几次测试后，您似乎可以将世界上任何数组（[df.col1]，[0,1]，['hello']）发送到set_array()，并且您的颜色条将是你想要的那个。它不能是None。

我注意到如果你将数组设置为数字数组，然后调用autoscale()，颜色条的最小值和最大值将是该数组的最小值和最大值。

我希望这会有所帮助。

Answer 2

这可能为时已晚，但我今天遇到了同样的问题。

据我所知，imshow（）和scatter（）创建了一个可映射的对象，可以在两步过程中将浮点值转换为颜色。首先将浮点数映射到范围0..1，然后在颜色映射中查找该标准化数字的相应RGB。

像PolygonPatch这样的艺术家不会创建这个mappable，所以你需要自己使用ColorbarBase（）

这是我最终做的事情。

def createColourbar(lwr, upr):
    """Create a colourbar with limits of lwr and upr"""
    cax, kw = matplotlib.colorbar.make_axes(mp.gca())
    norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin = lwr, vmax = upr, clip = False)

    c = matplotlib.colorbar.ColorbarBase(cax, cmap=mp.spectral(), norm=norm)
    return c

Answer 3

这似乎已在matplotlib v3.1.0中修复（在v3.0.2中不起作用）。

Matplotlib ScalarMappable：如果规范设置，为什么需要set_array（）？

3 个答案: