Matplotlib中的Colormap不使用“scatter”函数

Question

我构建了一个带有x和y位置的散点图。现在我有一个带有第三个变量密度的数组，我想根据其密度值为散点图中的每个点指定一个颜色。我知道如何使用＆＃34; scatter＆＃34; matplotlib的任务，例如：

x = [1,2,3,4]
y = [5,3,7,1]
density = [1,2,3,4]

map = plt.scatter(x, y, c=density)
colorbar = plt.colorbar(map)

现在，我想使用＆＃34;情节＆＃34;功能相反，如：

map = plt.plot(x,y, '.', c=t)

我正在尝试制作星系合并的动画，并根据该区域的密度为每个粒子分配颜色。到目前为止，代码仅适用于＆＃34; plot＆＃34;任务，所以我需要以这种方式实现它，但我发现的所有例子都使用前一种方式。

提前致谢！

Answer 1

首先，@ tcaswell是对的。你可能想要animate a scatter plot。使用大量plot次调用会导致比更改scatter返回的集合更糟糕的性能。

但是，您可以使用多个plot来执行此操作：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

xdata, ydata, zdata = np.random.random((3, 10))

cmap = plt.cm.gist_earth
norm = plt.Normalize(zdata.min(), zdata.max())

fig, ax = plt.subplots()
for x, y, z in zip(xdata, ydata, zdata):
    ax.plot([x], [y], marker='o', ms=20, color=cmap(norm(z)))

sm = plt.cm.ScalarMappable(norm, cmap)
sm.set_array(zdata)
fig.colorbar(sm)

plt.show()

仅用于比较，这里使用scatter完全相同：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

xdata, ydata, zdata = np.random.random((3, 10))


fig, ax = plt.subplots()
scat = ax.scatter(xdata, ydata, c=zdata, s=200, marker='o')
fig.colorbar(scat)

plt.show()

如果您想更改散点图中标记的位置，请使用scat.set_offsets(xydata)，其中xydata是Nx2数组序列。