imshowの代わりにプロットに基づいてカラーバーをマッピングします

Question

私のコードの以下の最小限の例では、カラーバーを取得しようとしています。

g1 = gridspec.GridSpec(1, 1) 
f, ((ax0)) = plt.subplots(1, 1) 
ax0 = subplot(g1[0]) 

cmap = matplotlib.cm.get_cmap('viridis') 

for i in linspace(0,1,11): 
    x = [-1,0,1] 
    y = [i,i,i] 
    rgba = cmap(i) 
    im = ax0.plot(x,y,color=rgba) 

f.colorbar(im) 

私もおそらくかなり明白f.colorbar(cmap)

を試してみましたが、私は、このような現実に

'ListedColormap' object has no attribute 'autoscale_None' 

などのエラーを取得し、私を定義する値は、より複雑ですが、私はこれが何をすべきだと思いますトリック。私のデータは、imshowではなくプロットでプロットされています（私はカラーマップの作成方法を知っています）。

Answer 1

の答えは、これまで過度に複雑に見えます。 fig.colorbar()は、最初の引数としてScalarMappableを想定しています。しばしばScalarMappableはimshowまたはcontourプロットによって生成され、容易に利用可能である。あなたはカラーバーに提供するために、カスタムScalarMappableを定義する必要があります。この場合

。

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

fig, ax = plt.subplots() 

cmap = plt.cm.get_cmap('viridis') 

for i in np.linspace(0,1,11): 
    x = [-1,0,1] 
    y = [i,i,i] 
    rgba = cmap(i) 
    im = ax.plot(x,y,color=rgba) 

sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=cmap) 
sm.set_array([]) 
fig.colorbar(sm) 
plt.show() 

Answer 2

Figureにcolorbarを電話するときは、ImageまたはContourSetを渡す必要があります。 データを使用してplt.imshowを呼び出すと、データポイントのイメージを作成できます。

data = [] 
for i in np.linspace(0,1,11): 
    x = [-1,0,1] 
    y = [i,i,i] 
    rgba = cmap(i) 
    ax0.plot(x,y,color=rgba) 
    data.append([x, y]) 

image = plt.imshow(data) 

figure.colorbar(image) 

plt.show() 

参考：あなたはこれを起動することができます

• https://matplotlib.org/api/figure_api.html#matplotlib.figure.Figure.colorbar

Answer 3

Oluwafemi Suleのソリューションはほとんど動作しますが、それが線と同じ数字に行列をプロットします。 2番目の図を開き、ここで解決策、その2番目の図のimshow呼び出しは、最初の図でcolorbarを描画するために、結果を使用し、次にplt.show()を呼び出す前に、2番目の図を閉じん：

import matplotlib 
from matplotlib import pyplot as plt 
from matplotlib import gridspec 
import numpy as np 

cmap = matplotlib.cm.get_cmap('viridis') 

g1 = gridspec.GridSpec(1, 1) 
f0, ((ax0)) = plt.subplots(1, 1) 
f1, ((ax1)) = plt.subplots(1, 1) 

for i in np.linspace(0,1,11): 
    x = [-1,0,1] 
    y = [i,i,i] 
    rgba = cmap(i) 
    ax0.plot(x,y,color=rgba) 

data = np.linspace(0,1,100).reshape((10,10)) 
image = ax1.imshow(data) 
f0.colorbar(image) 
plt.close(f1) 

plt.show() 

結果ルックスこのように：