如何解决Matplotlib中colormap引发的ValueError错误？

错误成因 #

• plt.plot()的c参数不支持直接传入纯数值数组作为颜色值。该参数仅接受合法的单一颜色表示（如'red'、'#FF0000'），或配合cmap时需先完成数值到颜色空间的映射，但plot本身不具备自动映射的能力。
• 直接调用plt.colorbar()无法找到对应的颜色映射对象，因为plot生成的线条对象不属于ScalarMappable类型，无法直接绑定颜色条。

解决方法 #

方法一：改用plt.scatter()（推荐） #

scatter原生支持为每个点设置独立颜色，且能自动生成颜色映射，配合colorbar使用更便捷：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

t = np.array(range(0, 10))
y = np.array([9, 8, 7, 9, 8, 3, 2, 4, 3, 4])
colormap = t

def DrawGraph():
    plt.figure(figsize=(20,6))
    # 使用scatter设置点大小、颜色数组、标记样式及颜色映射
    scatter = plt.scatter(t, y, s=50, c=colormap, marker=">", cmap='viridis')
    plt.colorbar(scatter)  # 绑定scatter对象生成颜色条
    plt.show()

DrawGraph()

方法二：保留plt.plot()，手动完成颜色映射 #

若坚持使用plot，需先通过颜色映射器将数值数组转换为实际颜色值：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.cm import ScalarMappable

t = np.array(range(0, 10))
y = np.array([9, 8, 7, 9, 8, 3, 2, 4, 3, 4])
colormap = t

def DrawGraph():
    plt.figure(figsize=(20,6))
    # 创建归一化器和颜色映射
    norm = plt.Normalize(colormap.min(), colormap.max())
    cmap = plt.get_cmap('viridis')
    # 将数值数组转换为颜色数组
    colors = cmap(norm(colormap))
    
    # 逐个绘制带颜色的标记点
    for x, y_val, color in zip(t, y, colors):
        plt.plot(x, y_val, marker=">", markersize=10, color=color)
    
    # 手动创建ScalarMappable对象以生成颜色条
    sm = ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap)
    sm.set_array([])
    plt.colorbar(sm)
    plt.show()

DrawGraph()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者yoonseo