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问python matplotlib散点图颜色错误
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Stack Overflow用户

提问于 2019-01-08 12:20:49

回答 2查看 8.2K关注 0票数 0

我试图用x和y网格创建一个散点图，其中每个点都通过一个预先赋值的值获得颜色：

{x: 1, y: 2, value: n}

我有一个x和y的列表以及另一个值列表，尝试使用以下方法：

# make range of x(0 - 359) and y(-90 - 90)
x, y = np.meshgrid(range(0, 360), range(-90, 90))
colors = [a very long list (64800 values, one for each point)]
print(colors)
plt.scatter(x, y, c=colors)
plt.colorbar()
plt.show()

错误：

追溯(最近一次调用)：文件"C:\python3.6.6\lib\site-packages\matplotlib\colors.py"，行158，在to_rgba rgba = _colors_full_map.cachec中，alpha KeyError：(1.0986122886681098，无)在处理上述异常时发生了另一个异常:跟踪(最近一次调用)：文件"C:\python3.6.6\lib\site-packages\matplotlib\axes\axes.py"，行4210，在分散色= "C:\python3.6.6\lib\site-packages\matplotlib\colors.py"，(C)文件第259行中，在to_rgba_array resulti = to_rgba(cc，alpha)文件第160行中，在to_rgba rgba = _to_rgba_no_colorcycle(c )中，文件"C:\python3.6.6\lib\site-packages\matplotlib\colors.py"，第211行，在_to_rgba_no_colorcycle RGBA参数：{！r}.format(Orig_c) ValueError:无效RGBA参数: 1.0986122886681098在处理上述异常时发生了另一个异常:回溯(最近一次调用)：文件"C:/Users/amit neumark/Documents/עמית/alpha/grbs数据/grbs/find_burst_location.py“，第168行，在main() ra2中，dec2 =chi_square(模型、关系)文件“C:/User/amit neumark/Documents/עמית/alpha/grbs data/grbs/find_burst_location.py”中的第161行，"C:/Users/amit neumark/Documents/עמית/alpha/grbs数据/grbs/find_burst_Location.py“，第33行，在chi_square create_plot (Sum)文件"C:/Users/amit neumark/Documents/עמית/alpha/grbs data/grbs/find_burst_location.py“中，第134行，在create_plot plt.scatter(x，y，c=colors)文件第2793行，在分散格式verts=verts，edgecolors=edgecolors，data=data中，**kwargs)文件"C:\python3.6.6\lib\site-packages\matplotlib\_init__.py"，第1785行，在内部返回函数(ax，*args，**kwargs)文件"C:\python3.6.6\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py"，第4223行，在散射.format(nc=n_elem，xs=x.size，ys=y.size) ValueError中：'c‘参数有64800个元素，对于大小为64800的“x”不可接受，64800码的“Y”。

python

matplotlib

scatter-plot

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Stack Overflow用户

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发布于 2019-01-08 12:33:05

问题在于您的x和y数据，而不是颜色c参数。您的x和y当前是一个2d数组(meshgrid)。这应该是一份立场清单。这样做的一种方法是将你的2d网格网格压平，以得到一个一维数组。X和y数据点之间的一对一对应关系将得到保持。网格对散乱的三维图形正常工作。

我选择了一些随机的颜色来提供一个解决方案。

x, y = np.meshgrid(range(0, 360), range(-90, 90))
colors = np.random.random(360*180)
plt.scatter(x.flatten(), y.flatten(), c=colors)
plt.colorbar()

票数 2

Stack Overflow用户

发布于 2019-01-08 17:07:28

使用像imshow或pcolormesh这样的工具来绘制图形可能更有意义。这在x，y坐标的网格上创建了一个“热图”。对于这些函数，x，y网格是可选的。

colors = np.arange(64800)

plt.pcolormesh(colors.reshape(360, 180).T)
# OR #
x, y = np.meshgrid(range(0, 360), range(-90, 90))
plt.pcolormesh(x, y, colors.reshape(360, 180).T)