plt.pcolor的全面介绍

一、基本介绍

plt.pcolor()是matplotlib库中的一种2D图像绘制函数，它可以根据数据值的大小自动填充不同颜色，从而为我们展示出数据的分布情况。它的使用频率极高，尤其在数据可视化领域中，被广泛应用。在使用过程中，我们可以通过plt.pcolor()提供的参数来控制绘图的各个方面，从而满足不同的需求。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#生成数据
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
Y = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

#绘图
plt.pcolor(Z,cmap='hot')
plt.colorbar()
plt.show()

上述代码中，我们通过numpy库生成了一个二维的Z值数组，其元素的数值符合sin（sqrt（x^2+y^2））的规律，然后通过plt.pcolor()函数绘制了一个热力图并添加了颜色条，最后使用plt.show()将图像显示出来。

二、函数参数

1. X和Y参数：

通过X和Y参数，我们可以将要绘制的数据转化为一个二维的网格数据。它们的维度应该一致，一一对应。如果不指定X和Y参数，默认网格的边界将根据数组大小和范围推导出来。下面是一个例子：

X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 20,endpoint=True)
Y = np.linspace(-np.pi, np.pi, 20,endpoint=True)
X,Y = np.meshgrid(X,Y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

plt.pcolor(X,Y,Z,cmap='cool')
plt.colorbar()
plt.show()

上述代码中，在生成X、Y坐标的时候，使用了meshgrid()函数来将一维数组转换为二维数组，然后才能与Z一起被作为参数来传递给plt.pcolor()函数。最后，设置colormap并显示colorbar。

2. vmin和vmax参数：

vmin和vmax参数是设定绘图的颜色范围。有时候，我们需要将某个数据集里的数值限制在某个区间内，可以使用这两个参数来实现。下面是一个例子：

X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
Y = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
Z = np.cos(X) * np.sin(Y)

plt.pcolor(Z,vmin=-1, vmax=1, cmap='RdBu')
plt.colorbar()
plt.show()

上面代码中，通过vmin和vmax限定了颜色的取值范围，从而让图像中数值较大的区域变成红色，数值较小的区域变成蓝色。

3. cmap参数：

cmap参数用于指定colormap。

X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
Y = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

plt.pcolor(Z,cmap='hot')
plt.colorbar()
plt.show()

上述代码中，我们使用了hot颜色映射，并通过colorbar函数添加了颜色标尺。

4. edgecolors和linewidths参数：

edgecolors和linewidths参数可以用于控制色块边缘线的颜色和宽度。

X = np.random.randn(5, 5)

plt.pcolor(X, edgecolors='w', linewidths=2, cmap='cool')
plt.colorbar()
plt.show()

上述代码中，我们模拟生成了一个随机造成的二维数组并且设置了edgecolors和linewidths参数让图像成为黑白色块。同时，我们还可以设置线段风格，例如将线段改成虚线，只需要设置参数linestyles为“dotted”或者“dashed”。

三、搭配其他函数使用

1. 散点图和pcolor的搭配使用：

使用pcolor函数绘制热力图可以让我们更好地观察数据的分布情况。但是当数据集较大的时候，图像中的细节可能会被淹没。此时，我们可以搭配使用散点图和pcolor。

X = np.linspace(-1, 1, 1001)
Y = np.linspace(-1, 1, 1001)
XX, YY = np.meshgrid(X, Y)
ZZ = XX**2 + YY**2
Z_min, Z_max = ZZ.min(), ZZ.max()

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, figsize=(7, 4))

cax = ax1.pcolor(XX, YY, ZZ, cmap='YlOrRd', vmin=Z_min, vmax=Z_max)
fig.colorbar(cax, ax=ax1)

ax2.scatter(XX.ravel(), YY.ravel(), c=ZZ.ravel(), cmap='YlOrRd', norm=LogNorm())
plt.show()

上述代码中，我们首先生成了一个二维的网格数据，然后分别通过plt.pcolor（）和plt.scatter()函数绘制了热力图和散点图。最后，我们使用colormap和colorbar来突出数据特点。

2. pcolormesh函数

pcolor和pcolormesh函数类似，只是它使用的是像素层级的网格。pcolormesh()函数可以快速绘制出大量的网格，例如地图。

-生成数据
a=np.linspace(-10,10,1000)
b=np.linspace(-10,10,1000)
x,y=np.meshgrid(a,b)
z=np.sin(np.sqrt(x**2+y**2))/np.sqrt(x**2+y**2)

fig, ax = plt.subplots()

c = ax.pcolormesh(x, y, z, cmap='viridis', shading='auto')
ax.set_title('pcolormesh')
fig.colorbar(c, ax=ax)

plt.show()

上述代码中，使用numpy库生成了一个二维的网格数据，然后通过plt.pcolormesh（）函数绘制了一个热力图并设置colormap，最后使用plt.colorbar（）函数添加颜色条，并使用plt.show（）将图像显示出来。

四、总结

plt.pcolor()函数是matplotlib库中十分重要的一个2D图像绘制函数，它可以基于值的大小自动填充不同的颜色，从而为我们展示数据的分布情况。凭借其简单易用和方便灵活的功能，plt.pcolor()在数据可视化领域中被广泛应用。本文从基本介绍、函数参数和与其他函数的搭配使用三个方面详细介绍了plt.pcolor()函数的使用方法，通过实践代码的演示，大家可以明白如何操控参数来自定义所需的图形。希望能对大家理解和使用plt.pcolor()函数起到帮助作用。

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