Matplotlib：同一圖中兩個散點圖的通用顏色圖

Question

我將雙變量時間序列存儲在2D Numpy arrays 。 我想在同一圖上繪制系列的兩個通道。 每個系列應由一條根據通道着色的線表示。 在這些線上，我想將系列的點繪制成點。 這些顏色應根據相同形狀的第二個2D Numpy array中的值進行着色。 我的問題是：如何在兩個通道共有的范圍內為點設置顏色圖？

我設法通過兩次調用plt.plot()和plt.scatter()來獲得每個系列不同顏色和點的線條，如下所示：

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)

這將產生：

這不是所需的輸出，因為所有點都是深藍色，因此array_colors 0和1之間的區別消失了。 我尋找的東西就像用plt.scatter(..., c=array_colors[i,:], cmap=colormap)替換plt.scatter(..., c=array_colors[i,:], cmap=colormap) plt.scatter(..., c=array_colors, cmap=colormap) 。 但是，后者會引發錯誤。 任何解決這個問題的想法都將受到歡迎！

Answer 1

我猜你只能使用數組的平面版本：

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.random.random((nchannel, length))

x = np.arange(length)

plt.plot(x, array_series[0,:])
plt.plot(x, array_series[1,:])

xs = np.tile(x, nchannel)
plt.scatter(xs, array_series.flat, c=array_colors.flat)

plt.show()

Answer 2

您可以使用參數vmin和vmax 。

將vmin作為全局最小值傳遞，並將vmax作為全局最大值傳遞。 這將導致所有調用scatter以縮放同一范圍內的值，從而產生統一的色標。

例：

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)