'norm' must be an instance of matplotlib.colors.Normalize, str or None, not a float

### 回答1：
这是一个错误提示，通常是由于在调用 matplotlib 绘图函数时，对颜色的设置出现了问题，可能是由于传递了不正确的参数类型。请检查您的绘图代码，确认颜色参数的正确性。如有需要，可以将错误提示和相关的代码片段提交到 Stack Overflow 等社区寻求帮助。

### 回答2：
这个错误是由于参数'norm'必须是matplotlib.colors.Normalize类型的实例、str类型或者None类型，而不是一个float类型。在编程中，我们通常会使用normalize函数来对数据进行标准化处理，从而使得数据在一个给定的范围内。如果我们将一个float类型的数值直接赋值给'norm'参数，就会导致上述错误的出现。
为了解决这个问题，我们需要根据具体情况进行调整。如果我们希望对数据进行标准化处理，那么可以使用Normalize类来创建一个实例，然后将其赋值给'norm'参数。Normalize类提供了对数据进行归一化的功能，并且可以根据具体的需求来自定义标准化范围。
另外，如果我们不需要对数据进行标准化处理，可以将'norm'参数设为None，表示不对数据进行任何的标准化操作。
此外，'norm'参数还可以接受str类型的字符串作为输入。在这种情况下，将根据字符串的内容来选择合适的标准化方式。
总而言之，要解决这个错误，我们需要确保'norm'参数的取值是Normalize类的实例、str类型的字符串或者None，而不是一个float类型的数值。通过正确赋值'norm'参数，我们可以成功运行程序并得到预期的结果。

### 回答3：
这个错误提示说明了一个问题：在使用matplotlib绘图时，'norm'参数必须是matplotlib.colors.Normalize的实例、字符串或None，而不能是浮点数类型。

matplotlib中的norm参数用于指定数据映射的归一化方式，通过设置这个参数可以实现数据在绘图时的映射和颜色调整。常用的归一化方式有线性、对数、指数等。

解决这个错误的方法可以有以下几种：

1. 实例化一个Normalize对象并将其赋值给'norm'参数。可以根据具体需求选择不同的归一化方式进行实例化。例如，使用线性归一化可以通过调用Normalize()函数进行实例化：norm = Normalize()。

2. 将'norm'参数设置为字符串类型，表示使用预定义的归一化方式。可以使用字符串'linear'表示线性归一化，'log'表示对数归一化，'power'表示指数归一化等。

3. 将'norm'参数设置为None，表示不进行归一化处理。此时，数据将直接映射到颜色空间，不进行数据范围的调整。

总之，要解决这个错误，需要根据具体情况选择合适的方法来设置'norm'参数，确保它是一个合法的对象类型（Normalize的实例、字符串或None），而不是浮点数类型。