带两个参数的 Matplotlib 颜色图

我试图代表两个变量x and y在地图上使用颜色。

到目前为止，我能达到的最好效果是对一个变量使用颜色，对另一个变量使用透明度。

plt.Polygon(shape.points, fill=False, color=cmap(y), alpha=x)

是否可以在 matplotlib 中创建带有两个变量的 2D 颜色图？

一般来说，matplotlib 中的颜色图是一维的，即它们将标量映射到颜色。 为了获得 2D 颜色图，需要以某种方式发明两个标量到颜色的映射。虽然这在原则上是可能的，但它不像通常的颜色图那么方便。

下面是一个示例，我们将两个参数分别映射到红色和蓝色 RGB 颜色通道，从而创建 2D 颜色图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_aspect("equal")

x = [1,1,2,2,3,3] # xdata
y = [1,2,3,1,2,3] # ydata
p1 = [0.2,0.4,.6,.8,.6,.1] # parameter 1
p2 = [0.4,0.5,.7,.1,.3,.7] # parameter 2

# create a very simple colormap, 
#  mapping parameter 1 to the red channel and 
#          parameter 2 to the blue channel
cmap = lambda p1,p2 : (p1, 0, p2)

# put shapes at positions (x[i], y[i]) and colorize them with our
# cmap according to their respective parameters
for i in range(len(x)):
    circle = plt.Circle((x[i], y[i]), 0.5, color=cmap(p1[i],p2[i]))
    ax.add_artist(circle)
    tx="p1: {}\np2: {}".format(p1[i],p2[i]) # create a label
    ax.text(x[i], y[i], tx, ha="center", color="w", va="center")

ax.set_xlim(0,4)
ax.set_ylim(0,4)
ax.set_xlabel("x")
ax.set_ylabel("y")

# create the legend:

plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.65, top=0.85)
cax = fig.add_axes([0.7,0.55,0.3,0.3])
cp1 = np.linspace(0,1)
cp2 = np.linspace(0,1)
Cp1, Cp2 = np.meshgrid(cp1,cp2)
C0 = np.zeros_like(Cp1)
# make RGB image, p1 to red channel, p2 to blue channel
Legend = np.dstack((Cp1, C0, Cp2))
# parameters range between 0 and 1
cax.imshow(Legend, origin="lower", extent=[0,1,0,1])
cax.set_xlabel("p1")
cax.set_ylabel("p2")
cax.set_title("2D cmap legend", fontsize=10)

plt.show()

该方案当然可以扩展到其他（更复杂的）颜色映射以及 imshow 或 pcolormesh 图。此外，使用HSV 配色方案 https://stackoverflow.com/questions/10787103/2d-hsv-color-space-in-matplotlib与 RGB 相比可能更有利，所以matplotlib.colors.hsv_to_rgb(hsv) http://matplotlib.org/1.4.1/api/colors_api.html#matplotlib.colors.hsv_to_rgb可能会有帮助。