Python 获取超出数据限制的matplotlib颜色条勾号，以便与Bounders关键字一起使用

我试图使用颜色条来标记使用imshow绘制的离散编码值。我可以使用

边界

和

值

关键字实现我想要的颜色条，这使得颜色条的最大值实际上比正在绘制的数据的最大值大1

现在我希望TIKS在彩条中的每个颜色范围的中间，但是不能为COLBAR中的最大颜色块指定一个刻度位置，因为它在数据值限制之外。p> 下面是一个快速代码块来演示问题：

data = np.tile(np.arange(4), 2)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(121)
ax.imshow(data[None], aspect='auto')
cax = fig.add_subplot(122)
cbar = fig.colorbar(ax.images[0], cax=cax, boundaries=[0,1,2,3,4], values=[0,1,2,3])
cbar.set_ticks([.5, 1.5, 2.5, 3.5])
cbar.set_ticklabels(['one', 'two', 'three', 'four'])

---

注意“四”应该在哪里缺少勾号。正确的方法是什么？

您在

imshow

和

cbar

中没有使用相同的

colormap

。由于您的

数据

和

cbar

是以相同的方式定义的（相同的限制等），因此您没有意识到上述示例中的不一致性。您应该首先定义

colormap

假设您想将数据分成4种离散颜色，然后可以使用

import numpy as np
import pylab as plt
from matplotlib import colors, cm

data = np.tile(np.arange(4), 2)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(121)
cax = fig.add_subplot(122)
cmap = cm.get_cmap('jet', 4) # 4 discrete color
im=ax.imshow(data[None], aspect='auto',cmap=cmap)
cbar = fig.colorbar(ax.images[0], cax=cax, cmap=cmap)
plt.show()

现在，您可以根据需要设置

勾号

如果要定义边界以及这些边界中的颜色，则可以使用

ListedColormap

，如下所示：

data = np.tile(np.arange(4), 2)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(121)
cax = fig.add_subplot(122)
cmap = colors.ListedColormap(['b','g','y','r'])
bounds=[0,1,2,3,4]
norm = colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)
im=ax.imshow(data[None], aspect='auto',cmap=cmap, norm=norm)
cbar = fig.colorbar(im, cax=cax, cmap=cmap, norm=norm, boundaries=bounds, ticks=[0.5,1.5,2.5,3.5],)
plt.show()

---

总而言之，这对我很有用：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import cm
from matplotlib import colors

data = np.tile(np.arange(4), 2)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(121)
cmap = cm.get_cmap('jet', 4)
bounds = np.arange(5)
vals = bounds[:-1]
norm = colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)
ax.imshow(data[None], aspect='auto', interpolation='nearest', cmap=cmap, norm=norm)

cax = fig.add_subplot(122)
cbar = fig.colorbar(ax.images[0], cax=cax, boundaries=bounds, values=vals)
cbar.set_ticks(vals + .5)
cbar.set_ticklabels(['one', 'two', 'three', 'four'])

解决方案是使用

get\u cmap

明确指定图像的颜色映射，并以

BoundaryNorm

为边界。然后指定记号位置就行了。结果图为：

---

此后，我通过不使用Figure.colorbar，而是在cax轴中绘制

范围（最大值（数据）+1）

，然后根据需要设置轴标记和标签，破解了一个解决方案。但是，如果有一种干净的方法可以使用colorbar实现这一点，那就太好了。事实上，这并不完全正确：默认情况下，colorbar会获取可映射的colormap（在本例中，

ax

；look in matplotlib的colorbar.py:colorbar.\uu_uinit\uuu中的图像），因此无需在对colorbar的调用中指定colormap。使用

get\u cmap

指定截断的cmap，并应用

BoundaryNorm

规范化确实解决了问题。谢谢你的指点。当然默认的

colormap

是

jet

。我定义

colormap

的意思是要设置

边界

，这样两个图中的限制都是相同的——基本上就是您现在所做的。