如何在Matplotlib的PatchCollection中循环使用颜色？

你的代码里有两个关键问题导致所有圆圈颜色一致：

• match_original=True会强制PatchCollection沿用每个Patch创建时的默认颜色（均为蓝色），完全忽略你设置的colormap。
• 没有给每个Patch分配用于映射颜色的数值，matplotlib无法确定如何从colormap中提取不同颜色。

修改后的代码如下：

from matplotlib.collections import PatchCollection
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5,5))
coords = [
    (0, 0),
    (1, 2),
    (1, 3),
    (2, 2),
]
patches = [plt.Circle(coords[i], 0.1) for i in range(len(coords))]
# 生成与Patch数量匹配的索引数组，作为颜色映射的基准值
color_values = np.arange(len(patches))
# 移除match_original参数，添加array关联颜色映射值
patch_collection = PatchCollection(patches, cmap='tab20', array=color_values)
ax.add_collection(patch_collection)

# 可选：添加颜色条展示颜色与数值的对应关系
plt.colorbar(patch_collection, ax=ax)

ax.set_xlim(-1, 3)
ax.set_ylim(-1, 4)
plt.axis('equal')
plt.show()

关键修改说明：

• 移除match_original=True：让PatchCollection优先使用你指定的colormap，而非Patch的原始默认颜色。
• 添加array参数：传入长度与Patch数量一致的数组（这里用0到3的连续索引），每个元素对应一个Patch的颜色映射基准，matplotlib会自动根据这个数组从tab20色表中提取对应颜色。
• 若需自定义颜色映射的数值范围，可配合norm参数和Normalize类调整，例如norm=plt.Normalize(vmin=0, vmax=10)。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者gameveloster