Python 在matplotlib中添加整数图例而不是渐变

我想添加一个只有整数的图例，即0,1,2,3…14，而不是渐变色条。基本上，我希望数组值在图例中具有唯一的颜色和标签，以便可以清楚地区分数组中的每个值

fileloc=os.path.join(basepath, infile)
data=np.loadtxt(fileloc)

fig = plt.figure(figsize=(20,10))
plt.imshow(data)
plt.colorbar()

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可以使用matplotlib.colors.ListedColormap，如下所示：

custom_cmap = colors.ListedColormap(['purple','blue','green','yellow']) #... and so on until you have 15 colours specified

然后将其作为cmap参数传递给imshow和colorbar：

plt.imshow(data, cmap=custom_cmap)
plt.colorbar(cmap=custom_cmap)

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如果我理解正确的话，数据是作为一个整数numpy数组给出的，它会生成一个正好有N种不同颜色的图像

要从viridis colormap中获得正好有N种颜色的colormap，请使用

plt.cm.get_cmap（'viridis'，N）

。这将产生一个正好有N个区域的颜色条

要在每个区域的中心精确地获得刻度，请将空间分成2N+1个部分，然后取所有奇数位置。（因此，如果有5种颜色，颜色栏将从0变为4，这将得到11个标记，其中标记0被跳过，标记1、3、5、7和9被使用）。在每个勾号旁边可以放置一个带有数字的标签

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
图，ax=plt.子批次（图尺寸=（6,4））
#创建一些随机测试数据
数据=np。随机。正常（0，0.05，大小=（150150））。总和（轴=0）。总和（轴=1）
data=data.astype（np.int）#转换为整数
data-=data.min（）#让数字从零开始
num_colors=data.max（）+1
cmap=plt.cm.get_cmap（'viridis'，num_colors）
plt.imshow（数据，cmap=cmap）
cbar=plt.colorbar（ticks=np.linspace（0，num\u colors-1，num\u colors*2+1）[1:：2]）
cbar.ax.set\u标签（范围（数量颜色））
plt.show（）

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plt.colorbar

没有

cmap

参数。考虑文档。这能回答你的问题吗？