更改 Python Matplotlib 中颜色条的颜色

我有一个代码，可以为我提供预测值与实际值作为浓度函数的散点图。数据是从 Excel csv 电子表格中提取的。

这是代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import loadtxt


dataset = loadtxt("ColorPlot.csv", delimiter=',')
x = dataset[:,0]
y = dataset[:,1]
z = dataset[:,2]

scaled_z = (z - z.min()) / z.ptp()

colors = plt.cm.viridis(scaled_z)
sc=plt.scatter(x, y, c=colors)
plt.clim(0, 100)
plt.colorbar()
plt.xlabel("Actual")
plt.ylabel("Predicted")

plt.show()

And with this I get a nice graph:

但是，如果我将颜色更改为类似的颜色

colors = plt.cm.plasma(scaled_z)

我得到下面的图表，但颜色条保持不变。

我尝试了很多不同的东西，例如 cmap 或 edgecolors，但我不知道如何更改它。我希望保持代码像现在一样简单，因为我想根据我的 Excel 电子表格数据轻松更改 z 的第三个变量。

还有一种方法可以让颜色条的比例从 Excel 电子表格中获取比例，而无需我手动指定 0-100？

要获得正确的颜色条，请使用以下代码：

colormap = plt.cm.get_cmap('plasma') # 'plasma' or 'viridis'
colors = colormap(scaled_z)
sc = plt.scatter(x, y, c=colors)
sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=colormap)
sm.set_clim(vmin=0, vmax=100)
plt.colorbar(sm)
plt.xlabel("Actual")
plt.ylabel("Predicted")
plt.show()

对于我随机生成的数据，我得到了以下图：

现在更换'plasma' with 'viridis'并检查其他变体。