如何将Matplotlib图例2D线条改为显示colormap色彩范围

要实现图例中展示viridis_r色阶的色彩范围，替代原来的单一颜色线条，这里提供两种可行方案：

方案1：多段线段拼接成渐变图例 #

通过创建对应每个半径颜色的短线条，拼接成一条水平渐变线段作为图例项，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.legend_handler import HandlerLineCollection

fig, ax = plt.subplots() 

radii = [1,2,3,4,5]
angle = np.linspace(0, 2 * np.pi, 150)  

cmap = plt.get_cmap('viridis_r')
norm = plt.Normalize(radii[0], radii[-1])    
m = plt.cm.ScalarMappable(cmap=cmap, norm=norm)
m.set_array(radii)

# 绘制同心圆
for radius in radii: 
    x = radius * np.cos(angle) 
    y = radius * np.sin(angle)  
    ax.plot(x, y, color=cmap(norm(radius))) 

# 创建色阶渐变线段
num_segments = len(radii)
legend_segments = []
for i in range(num_segments):
    x_start = i / num_segments
    x_end = (i+1) / num_segments
    line = plt.Line2D([x_start, x_end], [0, 0], color=cmap(norm(radii[i])), linewidth=2)
    legend_segments.append(line)

# 绑定线段集合到图例
ax.legend([legend_segments], ['Radius'], loc='best', handler_map={list: HandlerLineCollection(numpoints=1)})

ax.set_aspect(1) 
fig.colorbar(m).set_label('Radius', size=15) 
plt.show() 

核心逻辑 #

• 按半径数量拆分水平线段，每个子线段对应viridis_r色阶中的一种颜色
• 用HandlerLineCollection处理线段集合，让图例正确渲染多段线条的组合效果

方案2：补丁色块展示渐变 #

通过添加小坐标轴绘制水平渐变条，作为图例的色阶展示，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots() 

radii = [1,2,3,4,5]
angle = np.linspace(0, 2 * np.pi, 150)  

cmap = plt.get_cmap('viridis_r')
norm = plt.Normalize(radii[0], radii[-1])    
m = plt.cm.ScalarMappable(cmap=cmap, norm=norm)
m.set_array(radii)

# 绘制同心圆
for radius in radii: 
    x = radius * np.cos(angle) 
    y = radius * np.sin(angle)  
    ax.plot(x, y, color=cmap(norm(radius))) 

# 创建渐变补丁式图例
# 添加小坐标轴放置渐变条（参数为[左, 下, 宽, 高]，基于整个画布的比例）
legend_ax = fig.add_axes([0.7, 0.8, 0.2, 0.03])
# 绘制水平渐变条
legend_ax.imshow(np.linspace(0,1,100).reshape(1,-1), cmap=cmap, norm=norm, aspect='auto')
# 隐藏坐标轴刻度
legend_ax.set_xticks([])
legend_ax.set_yticks([])
# 添加图例标签
fig.text(0.8, 0.83, 'Radius', ha='center', fontsize=12)

ax.set_aspect(1) 
fig.colorbar(m).set_label('Radius', size=15) 
plt.show() 

核心逻辑 #

• 通过add_axes创建独立小坐标轴，用imshow渲染水平色阶渐变
• 调整坐标轴参数可灵活控制渐变条的位置、大小

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