Python 为pcolormesh获取正确的颜色

我正在使用pcolormesh显示我正在运行的某些算法的结果。 我为一些

x_min，x_max

等创建了常用网格，并定义了我的颜色贴图

h = (x_max - x_min) / 1000.
xx, yy = numpy.meshgrid(numpy.arange(x_min, x_max, h), numpy.arange(y_min, y_max, h))
colours = ("blue", "green", "red")
cmap = colors.ListedColormap(colours)

然后做

plt.pcolormesh（xx，yy，Z，alpha=0.7，cmap=cmap）

，其中Z是我预测的结果（它可以是任何0，1或2值，这无关紧要）

说

Z=numpy.zero（xx.shape）

我应该看到所有的东西都是蓝色的，

Z=numpy.one（xx.shape）

我应该看到绿色的，

Z=2*numpy.one（xx.shape）

我应该看到红色的，或者我是这么想的。相反，我总是看到蓝色。 如果我添加这些行：

  Z[0] = 0
  Z[1] = 1
  Z[2] = 2

一切正常。它看起来好像没有所有可能的结果（0,1,2），然后它默认只使用第一种颜色，蓝色，即使结果都是2，我想要红色

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我怎样才能强制它拥有我想要的颜色，即蓝色代表0，绿色代表1，红色代表2，在任何情况下？

您可以使用

clim

来修复您的色条

plt.clim(0, 3)

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这将强制0为蓝色，1为绿色，2为红色。

您必须规范化颜色映射：

import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import ListedColormap, BoundaryNorm

x_max = 100.
x_min = 0.
y_max = 100.
y_min = 0.
h = (x_max - x_min) / 5.
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max+h, h), np.arange(y_min, y_max+h, h))
Z = np.random.randint(3, size=(5,5))
# define color map & norm it
colours = (["blue", "green", "red"])
cmap = ListedColormap(colours)
bounds=[0,1,2,np.max(Z)+1] # discrete values of Z
norm = BoundaryNorm(bounds, cmap.N)
# for colorbar
ticks  = [.5,1.5,2.5]
labels = ['0','1','2']
# plot
pcm = plt.pcolormesh(xx, yy, Z, alpha=0.7, cmap=cmap, norm=norm)
cb = plt.colorbar(pcm, cmap=cmap, norm=norm, ticks=ticks)
cb.set_ticklabels(labels)
plt.show()

Z阵列：

[[0 0 1 0 0]
 [0 0 0 1 1]
 [1 0 0 0 1]
 [1 1 2 2 0]
 [1 1 1 2 2]]

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虽然我最终使用了clim，但这两个伟大的答案都值得+1。