Matplotlib绘制矩阵图,plt.matshow/imshow 与 ax.pcolor(pcolormesh)方法的使用

发布于:2025-06-25 ⋅ 阅读:(18) ⋅ 点赞:(0)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import ListedColormap

#data
np.random.seed(42)
data = np.random.rand(4, 4)

plt.matshow

可以把下面的matshow换成imshow。

离散colorbar
plt.matshow(data, cmap=cMap)#离散colorbar  cMap是前面自己定义的。
plt.colorbar(fraction=0.025)#colorbar的大小
plt.show()

在这里插入图片描述

连续colorbar

有哪些Matplotlib内置的colorbar呢?大家可以参考https://matplotlib.org/stable/users/explain/colors/colormaps.html。

plt.matshow(data,cmap="gist_rainbow")
plt.colorbar(fraction=0.025)#colorbar的大小
plt.show()

在这里插入图片描述

ax.pcolor

可以把下面的pcolor换成pcolormesh。

简单应用
fig, ax = plt.subplots()
heatmap = ax.pcolor(data, cmap=cMap)
cbar = plt.colorbar(heatmap)

在这里插入图片描述

综合应用

这里会自定义x/y轴的文字,以及右边的那个图例。

fig, ax = plt.subplots()
heatmap = ax.pcolor(data, cmap=cMap)

#legend
cbar = plt.colorbar(heatmap)
cbar.ax.set_yticklabels(['0','1','2','>3'])
cbar.set_label('# of contacts', rotation=270)

# put the major ticks at the middle of each cell
ax.set_xticks(np.arange(data.shape[1]) + 0.5, minor=False)
ax.set_yticks(np.arange(data.shape[0]) + 0.5, minor=False)
ax.invert_yaxis()

#labels
column_labels = list('ABCD')
row_labels = list('WXYZ')
ax.set_xticklabels(column_labels, minor=False)
ax.set_yticklabels(row_labels, minor=False)

plt.show()

在这里插入图片描述


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