修改二维数组的 matplotlib 颜色条图上的轴答案

【问题标题】：Modifying axes on matplotlib colorbar plot of 2D array修改二维数组的 matplotlib 颜色条图上的轴
【发布时间】：2011-09-10 03:42:29
【问题描述】：

我有一个 2D numpy 数组，我想在颜色栏中绘制它。我无法更改轴以便它们显示我的数据集。垂直轴从 0 到 100 “向下”，而我希望它从 0.0 到 0.1 “向上”。所以我需要做两件事：

使用 np.flipud() 翻转数组，然后也“翻转”轴
将标签从 0.0 更改为 0.1，而不是 0 到 100

这是我的颜色条图当前的示例：

这里是代码：

data = np.load('scorr.npy')
(x,y) = np.unravel_index(data.argmax(), data.shape)
max=data[x][y]

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
cax = ax.imshow(data, interpolation='nearest')
cbar = fig.colorbar(cax, ticks=[-max, 0, max])
cbar.ax.set_yticklabels([str(-max), '0', str(max)])
plt.show()

有人有什么建议吗？提前致谢！

【问题讨论】：

标签： python numpy matplotlib colorbar

【解决方案1】：

我知道更改图像图上的轴标签的唯一方法是手动标记...如果有人有更简洁的方法，我很乐意学习。

ax.yaxis.set_ticks(np.arange(0,100,10))
ax.yaxis.set_ticklabels(['%.2f' % 0.1/100*i for i in np.arange(0,100,10)])

【讨论】：

【解决方案2】：

你想看看 imshow 选项“原点”和“范围”，我想。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x,y = np.mgrid[-2:2:0.1, -2:2:0.1]
data = np.sin(x)*(y+1.05**(x*np.floor(y))) + 1/(abs(x-y)+0.01)*0.03

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ticks_at = [-abs(data).max(), 0, abs(data).max()]
cax = ax.imshow(data, interpolation='nearest', 
                origin='lower', extent=[0.0, 0.1, 0.0, 0.1],
                vmin=ticks_at[0], vmax=ticks_at[-1])
cbar = fig.colorbar(cax,ticks=ticks_at,format='%1.2g')
fig.savefig('out.png')

【讨论】：