散乱用のmatplotlibカラーバー

x、y、cの3つのプロットパラメーターを持つデータを使用しているデータを処理しています。散布図のカスタムカラー値をどのように作成しますか？

私がやろうとしているこの例を拡張する：

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
cm = matplotlib.cm.get_cmap('RdYlBu')
colors=[cm(1.*i/20) for i in range(20)]
xy = range(20)
plt.subplot(111)
colorlist=[colors[x/2] for x in xy] #actually some other non-linear relationship
plt.scatter(xy, xy, c=colorlist, s=35, vmin=0, vmax=20)
plt.colorbar()
plt.show()

しかし、結果は TypeError: You must first set_array for mappable

scatter 1のmatplotlibドキュメントから：

cmapは、cがfloatの配列である場合にのみ使用されます

したがって、colorlistは、現在のタプルのリストではなく、floatのリストである必要があります。plt.colorbar（）は、plt.scatter（）が返すCircleCollectionのようなマップ可能なオブジェクトを必要としています。vminとvmaxは、カラーバーの制限を制御できます。vmin / vmaxの外側にあるものは、エンドポイントの色を取得します。

これはどのように機能しますか？

import matplotlib.pyplot as plt
cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu')
xy = range(20)
z = xy
sc = plt.scatter(xy, xy, c=z, vmin=0, vmax=20, s=35, cmap=cm)
plt.colorbar(sc)
plt.show()

ここでOOPの道カラーバーを追加するには：

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.scatter(x, y, c=c)
fig.colorbar(im, ax=ax)

2つの変数で散乱し、3番目の変数で色を表示したい場合は、Altairが最適です。

データセットの作成

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(40*np.random.randn(10, 3), columns=['A', 'B','C'])

Altairプロット

from altair import *
Chart(df).mark_circle().encode(x='A',y='B', color='C').configure_cell(width=200, height=150)

プロット