我有一个时间序列的数据，我有数量 y 及其误差 yerr。我现在想创建一个图，显示 y 与相位（即时间/周期 % 1）和垂直误差条（yerr）。为此，我通常使用 pyplot.errorbar(time, y, yerr=yerr, ...)
但是，我想使用颜色条/地图来指示同一图中的时间值。
我因此做的事情如下：
pylab.errorbar( phase, y, yerr=err, fmt=None, marker=None, mew=0 )
pylab.scatter( phase, y, c=time, cmap=cm )
不幸的是，这将绘制单色误差线（默认为蓝色）。由于我每个图有约 1600 个点，这使得散点图的颜色图消失在误差线后面。这是一张图片说明我的意思：
有没有一种方法可以使用与散点图中使用的颜色图相同的颜色图来绘制误差线？我不想调用 errorbar 1600 次...
【问题讨论】：
标签： python matplotlib scatter-plot color-mapping
您可以在pylab.errorbar 中使用ecolor 可选参数，就像在pylab.scatter 中使用color 参数一样：
pylab.errorbar( phase, y, yerr=err, fmt=None, marker=None, mew=0, ecolor=time )
【讨论】：
除了更改颜色之外，另一个建议是更改误差线与散点图的zorder。这会将用户的注意力集中在数据上并绘制出错误的大致形状（我认为这是您的意图）。
from pylab import *
# Generate some random data that looks like yours
N = 1000
X = random(N)
Y = sin(X*5) + X*random(N)*.8
Z = random(N)
ERR = X*random(N)
# These are the new arguments that I used
scatter_kwargs = {"zorder":100}
error_kwargs = {"lw":.5, "zorder":0}
scatter(X,Y,c=Z,**scatter_kwargs)
errorbar(X,Y,yerr=ERR,fmt=None, marker=None, mew=0,**error_kwargs )
xlim(0,1)
show()
【讨论】：
我一直在寻找解决方案，我终于找到了解决办法：
from pylab import *
#data
time = arange(100.)
signal = time**2
error = ones(len(time))*1000
figure(1)
#create a scatter plot
sc = scatter(time,signal,s=20,c=time)
#create colorbar according to the scatter plot
clb = colorbar(sc)
#create errorbar plot and return the outputs to a,b,c
a,b,c = errorbar(time,signal,yerr=error,marker='',ls='',zorder=0)
#convert time to a color tuple using the colormap used for scatter
time_color = clb.to_rgba(time)
#adjust the color of c[0], which is a LineCollection, to the colormap
c[0].set_color(time_color)
fig = gcf()
fig.show()
xlabel('time')
ylabel('signal')
【讨论】：
很抱歉重新挖掘这个问题，但我自己也遇到了类似的问题，这是我根据之前回复的解决方案。
这会将标记、误差线和大写字母设置为颜色图中的相同颜色：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#data
time = np.arange(100.)
signal = time**2
error = np.ones(len(time))*1000
#create a scatter plot
sc = plt.scatter(time,signal,s=20,c=time)
#create colorbar according to the scatter plot
clb = plt.colorbar(sc)
#convert time to a color tuple using the colormap used for scatter
time_color = clb.to_rgba(time)
#loop over each data point to plot
for x, y, e, color in zip(time, signal, error, time_color):
plt.errorbar(x, y, e, lw=1, capsize=3, color=color)
编辑： 更改为 matplotlib v3.1.1 后，上述停止工作，但这里有一个解决方法：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#data
time = np.arange(100.)
signal = time**2
error = np.ones(len(time))*1000
#create a scatter plot
sc = plt.scatter(time,signal,s=0,c=time)
#create colorbar according to the scatter plot
clb = plt.colorbar(sc)
#convert time to a color tuple using the colormap used for scatter
import matplotlib
import matplotlib.cm as cm
norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=min(signal), vmax=max(signal), clip=True)
mapper = cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap='viridis')
time_color = np.array([(mapper.to_rgba(v)) for v in signal])
#loop over each data point to plot
for x, y, e, color in zip(time, signal, error, time_color):
plt.plot(x, y, 'o', color=color)
plt.errorbar(x, y, e, lw=1, capsize=3, color=color)
【讨论】：