生成自定义颜色条：使用颜色方案匹配数据

Question

我有一个3D条形图，由3D离散数据集（x,y,z）生成 使用此代码在画布上绘图：

bar_chart_3d =fx.bar3d(x, y, z, dx, dy, dz, color=cmap.to_rgba(dz), alpha=0.4,linewidth=0.5)  

但是，我无法根据绘制colormap值的方式在画布上附加dz。
尝试使用：

#Adding a color-bar...
fig.colorbar(cmap.to_rgba(dz), shrink=0.6, aspect=8)   

但这是在调用AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'autoscale_None' 谢谢。

Answer 1

从bar3d docs，应用的颜色是每张脸

  

颜色可以是：

     

长度为N条的颜色数组，用于独立地为每个条形图着色。

我想因为这只是一个facecolor，所以不会传递信息，而bar3d也不会返回任何内容。 像轮廓这样的东西返回ScalarMappable，可用于指定颜色条。看起来你的cmap（我假设是cm.ScalarMappable？）并不包含colorbar所需的范数和自动缩放。

作为一种解决方法，您可以在某些限制之间自行绘制颜色条，如此example

fig.subplots_adjust(bottom=0.25)
ax1 = fig.add_axes([0.05, 0.10, 0.9, 0.1])
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=dz.min(), vmax=dz.max())
cb1 = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax1, cmap=mpl.cm.cool,
                               norm=norm,
                               orientation='horizontal')

dz的最小值和最大值指定与您的数据一致的范围。

编辑：添加了一个最小的工作示例，您可以在其中指定色彩图，使用它来获取条形图颜色并将此色彩图添加到底部。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
x, y = np.random.rand(2, 100) * 4
hist, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=4)

elements = (len(xedges) - 1) * (len(yedges) - 1)
xpos, ypos = np.meshgrid(xedges[:-1]+0.25, yedges[:-1]+0.25)

xpos = xpos.flatten()
ypos = ypos.flatten()
zpos = np.zeros(elements)
dx = 0.5 * np.ones_like(zpos)
dy = dx.copy()
dz = hist.flatten()

#Define colormap and get values for barcolors from it
cmap = plt.cm.RdYlBu_r
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=dz.min(), vmax=dz.max())
barcolors = plt.cm.ScalarMappable(norm, cmap)

#Plot bar3d
ax.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx, dy, dz, color=barcolors.to_rgba(dz),alpha=0.4,linewidth=0.5, zsort='average')

#Add colorbar
fig.subplots_adjust(bottom=0.25)
ax1 = fig.add_axes([0.05, 0.10, 0.9, 0.1])
cb1 = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax1, cmap=cmap,
                                   norm=norm,
                                   orientation='horizontal')
plt.show()

这给了，