我有一个时间序列数据，其中有数量 y 及其误差 yerr。我现在想创建一个图，显示 y 与垂直误差条 (yerr) 的相位（即时间/周期 % 1）。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。
我因此做的是以下内容：
pylab.errorbar( phase, y, yerr=err, fmt=None, marker=None, mew=0 )
pylab.scatter( phase, y, c=time, cmap=cm )
不幸的是，这将绘制单色误差条（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，显示了我的意思：
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......
除了改变颜色，另一个建议是改变zorder误差线与散点图的关系。这使用户关注数据并绘制出错误的一般形状（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()
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')
很抱歉将其重新挖掘，但我自己也遇到了类似的事情，这是我根据之前的回复提出的解决方案。
这将标记、误差条和大写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)
最后为了完整起见，这里是它应该产生的图表：
您可以像使用 in中的参数一样使用ecolor可选参数：pylab.errorbarcolorpylab.scatter
pylab.errorbar( phase, y, yerr=err, fmt=None, marker=None, mew=0, ecolor=time )