matplotlib pcolor 坐标轴比例答案

【问题标题】：matplotlib pcolor axes scalematplotlib pcolor 坐标轴比例
【发布时间】：2015-01-20 22:25:57
【问题描述】：

我使用 pcolor 绘制了热图：

df = df.groupby(['d','f'])['beta'].sum()
beta_df = df.unstack('f')
plt.pcolor(beta_df)

beta_df 的大小为 35x35，因此开始：

f             0.05      0.06      0.07      0.08      0.09      0.10  ...
d                                                                      
0.050000  0.993125  0.993264  0.991511  0.995148  1.000422  1.003847   
0.105714  0.997931  0.998003  0.997459  1.000743  1.005858  1.001873 
...

但是，坐标轴包含从 0 到 35 的整数，而不是 f 和 d 的值。如何解决？

【问题讨论】：

标签： arrays matplotlib pandas heatmap

【解决方案1】：

首先，建议您使用pcolormesh，而不是pcolor（更快更灵活）。您需要告诉pcolormesh 您的数据的 x 和 y 范围是什么。这是通过使用 x 和 y 值的数组调用它来完成的。假设你的二维数组被称为c，你可以这样做：

plt.pcolormesh(x, y, c)

其中x 是一个包含 x 值的数组，y 是一个包含 y 值的数组。您需要确保x 和y 的尺寸与c 的形状匹配。

【讨论】：

【解决方案2】：

我发现这是唯一的保持比例的轴校正方法：

    tick_spacing = 10
    plt.yticks(np.arange(0, len(df.index), tick_spacing), df.index[0::tick_spacing])
    plt.xticks(np.arange(0, len(df.columns), tick_spacing), df.columns[0::tick_spacing])

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用plt.axis() 方法来设置坐标轴值。所以我认为你应该能够做类似的事情（如果我没记错我的熊猫）：

xmin = beta_df.index.min()
xmax = beta_df.index.max()
ymax = beta_df.max()
ymin = beta_df.min()

然后：

plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])

或类似的东西。

【讨论】：

这行不通，因为pcolor 没有正确的范围。