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

文章目录

python 复制代码
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
python 复制代码
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()
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。

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

ax.pcolor

可以把下面的pcolor换成pcolormesh。

简单应用
python 复制代码
fig, ax = plt.subplots()
heatmap = ax.pcolor(data, cmap=cMap)
cbar = plt.colorbar(heatmap)
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。

python 复制代码
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()
相关推荐
李昊哲小课16 小时前
销售数据可视化分析项目
python·信息可视化·数据分析·matplotlib·数据可视化·seaborn
fen_fen2 天前
学习笔记(32):matplotlib绘制简单图表-数据分布图
笔记·学习·matplotlib
线条17 天前
Matplotlib 安装部署与版本兼容问题解决方案(pyCharm)
matplotlib
HuashuiMu花水木7 天前
Matplotlib笔记4----------图像处理
图像处理·笔记·matplotlib
程序员阿超的博客9 天前
Python 数据分析与机器学习入门 (五):Matplotlib 数据可视化基础
python·信息可视化·数据分析·matplotlib·数据可视化·python教程·pyplot
搏博21 天前
基于Python、tkinter、sqlite3 和matplotlib的校园书店管理系统
python·信息可视化·sqlite·matplotlib
勤奋的知更鸟23 天前
Matplotlib 绘图库使用技巧介绍
开发语言·python·matplotlib
@小红花24 天前
Matplotlib快速入门
matplotlib
仟濹1 个月前
「Matplotlib 入门指南」 Python 数据可视化分析【数据分析全栈攻略:爬虫+处理+可视化+报告】
python·信息可视化·数据分析·matplotlib