如何在莫尔韦德投影的散点图中添加颜色条？

你的代码里有两个关键问题导致颜色条无法正常显示，我来一步步帮你修正：

1. 先修正numpy别名的错误 #

你导入了numpy as np，但代码里却用了N来调用numpy的方法，这会直接触发报错，先把所有N替换成np。

2. 核心：让颜色条关联散点图的颜色映射 #

plt.colorbar()或者fig.colorbar()需要明确接收散点图返回的可映射对象（也就是scatter函数的返回值），不然无法识别要关联的颜色数据。

修正后的完整代码 #

import pylab as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
lll = np.random.uniform(-180, 180, 10000)
bbb = np.random.uniform(-90, 90, 10000)
amp = np.random.uniform(0, 1, 10000)

fig = plt.figure(figsize=(12,9))
ax = fig.add_subplot(111, projection="mollweide")

# 把scatter的返回值存起来，用于关联颜色条
scatter_plot = ax.scatter(np.array(lll)*np.pi/180., np.array(bbb)*np.pi/180., c=amp)
ax.grid(True)

# 添加颜色条，并关联散点图对象
cbar = plt.colorbar(scatter_plot)
# 给颜色条添加标签，增强可读性
cbar.set_label('Amplitude', fontsize=12)

plt.show()

为什么之前的方法无效？ #

• ax.colorbar()不是matplotlib的正确调用方式，Axes对象没有这个方法，正确的是用fig.colorbar()或者plt.colorbar()。
• 直接调用plt.colorbar()时，如果当前轴有多个可映射对象，matplotlib可能无法自动识别你要关联的是散点图的颜色，所以必须明确传入scatter返回的对象。

这样修改后，你就能看到和散点颜色对应的颜色条了。

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