所以,我认为这将非常简单,但我一直很难在一个易于理解的示例中找到我正在寻找的内容。
基本上我想制作相位图,所以假设我有一个二维数组,如何让 matplotlib 将其转换为可以附加标题、轴和图例(彩条)的图。
我正在寻找一种极其简单的基本解决方案,它只使用适用于任何二维数组的所需内容。
我确定这很简单,我只是有点厚,但我真的有很多麻烦。
我一直在使用示例工具,但它们似乎不太适合我正在尝试做的事情:我喜欢这个图表的一般外观,我希望能够传入一个 2dArray并得到同样的结果:
import numpy as np
import matplotlib as ml
import matplotlib.pyplot as plt
H = [[1,2,3,4][5,6,7,8][9,10,11,12][13,14,15,16]]
fig = plt.figure(figsize=(6, 3.2))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_title('colorMap')
X,Y = np.meshgrid(xedges, yedges)
plt.pcolormesh(X, Y, H)
ax.set_aspect('equal')
cax = fig.add_axes([0.12, 0.1, 0.78, 0.8])
cax.get_xaxis().set_visible(False)
cax.get_yaxis().set_visible(False)
cax.patch.set_alpha(0)
cax.set_frame_on(False)
plt.colorbar(orientation='vertical')
plt.show()
最佳答案
恐怕您发布的示例不起作用,因为 X 和 Y 没有定义。所以代替 pcolormesh
让我们使用 imshow
:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
H = np.array([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12],
[13, 14, 15, 16]]) # added some commas and array creation code
fig = plt.figure(figsize=(6, 3.2))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_title('colorMap')
plt.imshow(H)
ax.set_aspect('equal')
cax = fig.add_axes([0.12, 0.1, 0.78, 0.8])
cax.get_xaxis().set_visible(False)
cax.get_yaxis().set_visible(False)
cax.patch.set_alpha(0)
cax.set_frame_on(False)
plt.colorbar(orientation='vertical')
plt.show()
关于python - 二维数组 matplotlib 的颜色图,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/16492830/