matplotlib热图，自定义y轴

现在，我的代码如下所示：

#generate 262*20 elements
values = np.random.random(262*20).tolist()
# convert the list to a 2D NumPy array
values = np.array(values).reshape((262, 20))
h, w = values.shape
#h=262, w=20
fig = plt.figure(num=None, dpi=80,figsize=(9, 7), facecolor='w', edgecolor='k')   
ax = fig.add_subplot(111)
#fig, ax = plt.subplots()
plt.imshow(values)
plt.colorbar()
plt.xticks(np.arange(w), list('PNIYLKCVFWABCDEFGHIJ'))
ax.set_aspect(w/h)
plt.show()

mylist =[26, 27, ......missing 57, 239, 253, ....290]
plt.yticks(np.arange(h), mylist)

情节如下所示：

如您所见，y轴的范围为0-261

但我希望我的y轴从26到290，缺少57、239和253。所以总共还是262个。我尝试生成如下列表：

#generate 262*20 elements
values = np.random.random(262*20).tolist()
# convert the list to a 2D NumPy array
values = np.array(values).reshape((262, 20))
h, w = values.shape
#h=262, w=20
fig = plt.figure(num=None, dpi=80,figsize=(9, 7), facecolor='w', edgecolor='k')   
ax = fig.add_subplot(111)
#fig, ax = plt.subplots()
plt.imshow(values)
plt.colorbar()
plt.xticks(np.arange(w), list('PNIYLKCVFWABCDEFGHIJ'))
ax.set_aspect(w/h)
plt.show()

mylist =[26, 27, ......missing 57, 239, 253, ....290]
plt.yticks(np.arange(h), mylist)

Y轴看起来就像所有东西都挤在一起

所以我试着：

pylab.ylim([26, 290])

看起来是这样的：

#generate 262*20 elements
values = np.random.random(262*20).tolist()
# convert the list to a 2D NumPy array
values = np.array(values).reshape((262, 20))
h, w = values.shape
#h=262, w=20
fig = plt.figure(num=None, dpi=80,figsize=(9, 7), facecolor='w', edgecolor='k')   
ax = fig.add_subplot(111)
#fig, ax = plt.subplots()
plt.imshow(values)
plt.colorbar()
plt.xticks(np.arange(w), list('PNIYLKCVFWABCDEFGHIJ'))
ax.set_aspect(w/h)
plt.show()

mylist =[26, 27, ......missing 57, 239, 253, ....290]
plt.yticks(np.arange(h), mylist)

---

所以感觉第一行中的数据总是对应于[0]，而不是[26]

建议您使用

pcolormesh

。如果需要间隙，则对有间隙的区域使用

numpy.ma.masked

数组

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import numpy as np

values = np.random.rand(290,20)
values[:26, :] = np.NaN
values[ [57, 239, 253], :] = np.NaN
values = np.ma.masked_invalid(values)

h, w = values.shape
fig, ax = plt.subplots(figsize=(9,7))
# Make one larger so these values represent the edge of the data pixels.
y = np.arange(0, 290.5)
x = np.arange(0, 20.5)

pcm = ax.pcolormesh(x, y, values, rasterized=True) # you don't need rasterized=True
fig.colorbar(pcm)
plt.xticks(np.arange(w), list('PNIYLKCVFWABCDEFGHIJ'))
plt.show()

编辑：如果您只想使用262x20阵列：

values = np.random.rand(262,20)

h, w = values.shape
fig, ax = plt.subplots(figsize=(9,7))
# Make one larger so these values represent the edge of the data pixels.
y = np.arange(0, 290.5)
y = np.delete(y, [57, 239, 253])
y = np.delete(y, range(26))

x = np.arange(0, 20.5)

pcm = ax.pcolormesh(x, y, values, rasterized=True) # you don't need rasterized=True
fig.colorbar(pcm)
plt.xticks(np.arange(w), list('PNIYLKCVFWABCDEFGHIJ'))

plt.show()

请注意，这不会在57、239和253处放置一个空行。如果您需要，您需要执行以下操作：

values = np.random.rand(262,20)
Z = np.ones((290, 20)) * np.NaN
inds = set(range(290)) - set(list(range(26)) + [57, 239, 253])
for nn, ind in enumerate(inds):
    Z[ind, :] = values[nn,:]

h, w = values.shape
fig, ax = plt.subplots(figsize=(9,7))
# Make one larger so these values represent the edge of the data pixels.
y = np.arange(0, 290.5)

x = np.arange(0, 20.5)

pcm = ax.pcolormesh(x, y, Z, rasterized=True) # you don't need rasterized=True
fig.colorbar(pcm)
plt.xticks(np.arange(w), list('PNIYLKCVFWABCDEFGHIJ'))

plt.show()

---

我认为您需要修改记号标签（请参阅），而不是记号本身。刻度与实际数据相对应，除非您生成26-290范围内的数据，否则简单地更改刻度不会得到所需的结果。如果值列表不是随机生成的，则它们来自文件输入。values=从文件中读取，然后重塑为numpy数组。形成初始数组是一个不同的问题，在理解文件格式的情况下很难猜测您的用例。。。