Matplotlib ScalarMappable: 如果使用了norm，为什么还需要设置set_array()？

Question

我正在尝试用一张颜色地图绘制一组多边形。我设置了一个ScalarMappable对象，并从该ScalarMappable生成多边形的颜色，但当我尝试添加一个颜色条时，出现了错误：

TypeError: You must first set_array for mappable

“set_array” 的文档并没有详细说明其作用，因此我不清楚它在做什么，是否需要给它赋值，如果需要，应该赋什么值。

请问有人能解释一下 set_array 的作用，并告诉我如何处理吗？

    plt.clf()
    fig, ax  = plt.subplots(1,1)

    # Set color mappable
    range_min = df.col1.min()
    range_max = df.col1.max()
    cmap = matplotlib.cm.ScalarMappable(
          norm = mcolors.Normalize(range_min, range_max), 
          cmap = plt.get_cmap('binary'))

    for i in polygonDict.keys():
        ax.add_patch(ds.PolygonPatch(polygonDict[i], fc = cmap.to_rgba(df.col1.loc[i])))

    fig.colorbar(cmap, ax = ax)

- nick_eu

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这些是用于生成颜色的值。 ScalarMappable 通常不会直接像这样使用，而是作为其他类（如PolygonCollection）的混入使用，以允许您在 R^1 -> RGBA 之间进行映射。 - tacaswell

@tcaswell -- 谢谢。那么我是否可以毫不担心地将一些任意值提供给cmap.set_array()，因为我已经在mcolors.Normalize()中设置了vmax和vmin值？ - nick_eu

不确定你现在这样使用是否正确。我认为你应该在这里使用PolygonCollection，因为mpl会为你处理所有的颜色映射，我猜它在绘制时会更高效，并且代码更易读。 - tacaswell

好的，谢谢@tcaswell。这是一个修复超出此片段范围的问题的方法 - 我正在尝试将数据框中的值与形状文件中的多边形合并，以便可以使用在pandas中计算的变量值对每个多边形（区域）进行着色。按顺序执行可能有些具有挑战性，但我会仔细考虑！ - nick_eu

我建议只需制作列表（而不是添加补丁），然后在最后进行一次对PolygonCollection的调用，这样就可以解决排序问题。 - tacaswell

啊，那么建立一个标量值列表（变成颜色），和一个多边形列表，然后将多边形列表放入PolygonCollection中，并将标量值列表分配为PolygonCollection的颜色值？这很聪明，谢谢！ - nick_eu

Answer 1

一个更简单的方法是发送一个空数组 [] 到 set_array()。 我不知道为什么，但我在这个答案中看到过，并且它有效。

我唯一知道的是，在设置数组之前，您从get_array()得到None，这可能是您出现此错误的原因。

你可以这样做：

plt.clf()
fig, ax  = plt.subplots(1,1)

# Set color mappable
range_min = df.col1.min()
range_max = df.col1.max()
cmap = matplotlib.cm.ScalarMappable(
      norm = mcolors.Normalize(range_min, range_max), 
      cmap = plt.get_cmap('binary'))

for i in polygonDict.keys():
    ax.add_patch(ds.PolygonPatch(polygonDict[i], fc = cmap.to_rgba(df.col1.loc[i])))

cmap.set_array([]) # or alternatively cmap._A = []

fig.colorbar(cmap, ax = ax)

经过一些测试，似乎你可以将世界上任何数组（[df.col1]、[0,1]、['hello']）发送到set_array()中，你想要的颜色条就会出现。只是不能是None。

我注意到，如果将数组设置为数字数组，然后调用autoscale()，颜色条的最小值和最大值将是该数组的最小值和最大值。

希望这能帮到你。

- matthieu

Answer 2

这可能有点晚了，但我今天遇到了同样的问题。

就我所理解的，imshow（）和scatter（）创建一个可映射对象，通过两个步骤将浮点值转换为颜色。 首先，将浮点数映射到0..1范围内，然后在颜色地图中查找该归一化数字对应的RGB。

像PolygonPatch这样的艺术家不会创建这个可映射对象，因此您需要使用ColorbarBase（）进行操作。

以下是我的做法。

def createColourbar(lwr, upr):
    """Create a colourbar with limits of lwr and upr"""
    cax, kw = matplotlib.colorbar.make_axes(mp.gca())
    norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin = lwr, vmax = upr, clip = False)

    c = matplotlib.colorbar.ColorbarBase(cax, cmap=mp.spectral(), norm=norm)
    return c

- Fergal

Answer 3

这个问题在 matplotlib v3.1.0 中已经得到了解决（在v3.0.2中无法工作）。

- chris.currin