Matplotlib colormap未应用于散点图且无报错，求助排查问题

嘿，我一眼就发现问题所在啦！你在调用plt.scatter()的时候只指定了cmap参数，但忘了给c参数——也就是用来映射颜色的数值数据。Matplotlib的cmap（颜色映射）需要一个对应的数值序列来确定每个点的颜色，没有这个数值输入，它就只会用默认的蓝色渲染所有点。

修正后的代码 #

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm

data = pd.read_excel('sample.xls', sheet_name=0)
# 关键：添加c参数，指定用来映射颜色的数值列
plt.scatter(
    x=data['ExpecVida'], 
    y=data['PIBperCapita'], 
    s=data['PopX1000'], 
    c=data['PopX1000'],  # 这里用人口数对应颜色，你也可以换成其他数值列，比如PIBperCapita
    cmap=cm.viridis
)
# 新增颜色条，让颜色和数值的对应关系更直观
plt.colorbar(label='Population (x1000)')
plt.show()

关键修改说明 #

• 添加c参数：这是激活颜色映射的核心，你可以选择数据中任意一列数值型数据作为颜色依据，数值越大对应viridis色阶里越亮的颜色。
• 增加颜色条：plt.colorbar()能帮读者快速理解颜色对应的具体数值，让图表的信息传递更完整。

如果之后想换其他colormap，只要把cm.viridis换成cm.plasma、cm.cividis这类Matplotlib自带的色阶即可～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Geralt