使用colorcet为xarray散点图配置31种颜色时出现重复，求解决方法

你遇到的核心问题是xarray的plot.scatter在离散色调模式下，不通过cmap参数接收离散调色板，而是需要用colors参数，或者将调色板转换为matplotlib可识别的离散Colormap。

方法1：直接使用colors参数传递离散颜色列表 #

seaborn的color_palette返回的是颜色列表，直接赋值给colors参数即可，不需要用cmap：

import seaborn as sns
import colorcet as cc
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成31种离散颜色
palette = sns.color_palette(cc.glasbey, n_colors=31)
# 使用colors参数替代cmap
ds2.plot.scatter(
    x="salinity", 
    y="temperature", 
    hue="latitude",
    marker='.',
    linewidth=0,  
    add_guide=True, 
    colors=palette,  # 这里用colors而非cmap
    levels=31,
    hue_style='discrete'
)
plt.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))
plt.show()

方法2：将调色板转换为matplotlib离散Colormap（可选） #

如果更习惯用cmap参数，可以把seaborn的调色板转为matplotlib的Colormap：

import seaborn as sns
import colorcet as cc
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

# 生成调色板并转为matplotlib Colormap
palette = sns.color_palette(cc.glasbey, n_colors=31)
discrete_cmap = ListedColormap(palette)

ds2.plot.scatter(
    x="salinity", 
    y="temperature", 
    hue="latitude",
    marker='.',
    linewidth=0,  
    add_guide=True, 
    cmap=discrete_cmap,  # 现在可以用cmap
    levels=31,
    hue_style='discrete'
)
plt.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))
plt.show()

关键区别说明 #

• Seaborn的scatterplot用palette参数接收离散调色板，而xarray的plot.scatter在hue_style='discrete'时，优先用colors参数传递颜色列表；
• cmap参数在xarray中主要针对连续色调，即使设置了离散模式，直接传颜色列表给cmap也不会被正确解析，因为它期望的是Colormap对象而非列表。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Maria Cristina Alvarez