Python Matplotlib pcolormesh，单独的数据颜色和颜色亮度信息

我想用matplotlib在网格上绘制数据，目前正在尝试pcolormesh。 数据组织在两个numpy数组中，即数据本身和一个colorInformation数组

下面的代码绘制了数据数组（1是红色的，0是蓝色的），但是我也有colorInformation数组，它应该根据每个对应单元格正方形的值更改其亮度，同时保持颜色不变

例如，数据中的行[1,0,0,1]应具有应用于绘图的亮度值[0.1,0.12,0.02,0.01]，以便该行可视化为[红色和亮度0.1，蓝色和亮度0.12，蓝色和亮度0.02，红色和亮度0.01]

如何做到这一点

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.array([[1, 0, 0, 1], 
                 [0, 0, 1, 1], 
                 [0, 0, 0, 1]])
colorInformation = np.array([[0.1, 0.12, 0.02, 0.01], 
                             [0.12, 0.15, 0.18, 0.2], 
                             [0.3, 0.34, 0.41, 0.32]])

fig, ax = plt.subplots()
heatmap = ax.pcolormesh(data)
plt.show()

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我建议您自己定制彩色地图来解决这个问题

from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
data = np.array([[1, 0, 0, 1], 
                 [0, 0, 1, 1], 
                 [0, 0, 0, 1]])
colorInformation = np.array([[0.1, 0.12, 0.02, 0.01], 
                             [0.12, 0.15, 0.18, 0.2], 
                             [0.3, 0.34, 0.41, 0.32]])
alpha_up=abs(((data*2-1)*colorInformation).max())
alpha_low=abs(((data*2-1)*colorInformation).min())
mid=alpha_low/(alpha_up+alpha_low)
cdict1 = {'red':   ((0.0, 1.0, 1.0),
                   (mid, 1.0, 0.0),
                   (1.0, 0.0, 0.0)),

         'green': ((0.0, 0.0, 0.0),
                   (1.0, 0.0, 0.0)),

         'blue':  ((0.0, 0.0, 0.0),
                   (mid, 0.0, 1.0),
                   (1.0, 1.0, 1.0)),

         'alpha':  ((0.0, alpha_low, alpha_low),
                   (mid, 0.0, 0.0),
                   (1.0, alpha_up, alpha_up))
        }
red_blue = LinearSegmentedColormap('red_blue', cdict1)
fig, ax = plt.subplots()
heatmap = ax.pcolormesh((data*2-1)*colorInformation, cmap=red_blue)

或者，您可以只更改红色和蓝色，而不使用alpha通道