如何确定matplotlib中plt.quiver的颜色数值与颜色的对应关系

当你给plt.quiver()的colour参数传入浮点数列表时，matplotlib会默认使用viridis颜色映射（colormap），并将你的数值自动归一化到0-1区间，对应colormap的颜色范围：

• 归一化后接近0的数值对应viridis的深紫色
• 接近0.3对应蓝色
• 接近0.5对应绿色
• 接近0.8对应浅黄
• 接近1对应亮黄色

你试数值500显示紫色，大概率是因为你的数值列表里存在比500大得多的数，导致500被归一化到接近0的区间，所以对应紫色。

具体解决方法 #

1. 固定数值映射范围
   通过设置vmin和vmax参数，手动指定数值的上下限，避免自动归一化干扰。比如你想让0对应蓝色、500对应绿色、1000对应黄色，可以这么写：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 示例数据
x = np.arange(10)
y = np.arange(10)
u = np.zeros(10)
v = np.zeros(10)
colour = np.array([0, 250, 500, 750, 1000]*2)

# 设置vmin和vmax固定数值范围，搭配viridis色图
plt.quiver(x, y, u, v, colour, vmin=0, vmax=1000, cmap='viridis')
# 添加颜色条，直观查看数值与颜色的对应关系
plt.colorbar()
plt.show()

2. 查看色图的数值对应关系
   如果你想精准知道某个数值对应什么颜色，可以直接调用色图函数查看RGB值：

# 查看viridis色图中0、0.3、0.5、0.8、1对应的RGB颜色
print(plt.cm.viridis([0, 0.3, 0.5, 0.8, 1]))

3. 更换颜色映射
   如果viridis不符合需求，你可以换成其他色图，比如rainbow、jet或者coolwarm，只需要修改cmap参数即可。

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