plt.pcolor的全面介紹

一、基本介紹

plt.pcolor()是matplotlib庫中的一種2D圖像繪製函數，它可以根據數據值的大小自動填充不同顏色，從而為我們展示出數據的分布情況。它的使用頻率極高，尤其在數據可視化領域中，被廣泛應用。在使用過程中，我們可以通過plt.pcolor()提供的參數來控制繪圖的各個方面，從而滿足不同的需求。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#生成數據
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))

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

上述代碼中，我們通過numpy庫生成了一個二維的Z值數組，其元素的數值符合sin（sqrt（x^2+y^2））的規律，然後通過plt.pcolor()函數繪製了一個熱力圖並添加了顏色條，最後使用plt.show()將圖像顯示出來。

二、函數參數

1. X和Y參數：

通過X和Y參數，我們可以將要繪製的數據轉化為一個二維的網格數據。它們的維度應該一致，一一對應。如果不指定X和Y參數，默認網格的邊界將根據數組大小和範圍推導出來。下面是一個例子：

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()

上述代碼中，在生成X、Y坐標的時候，使用了meshgrid()函數來將一維數組轉換為二維數組，然後才能與Z一起被作為參數來傳遞給plt.pcolor()函數。最後，設置colormap並顯示colorbar。

2. vmin和vmax參數：

vmin和vmax參數是設定繪圖的顏色範圍。有時候，我們需要將某個數據集里的數值限制在某個區間內，可以使用這兩個參數來實現。下面是一個例子：

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()

上面代碼中，通過vmin和vmax限定了顏色的取值範圍，從而讓圖像中數值較大的區域變成紅色，數值較小的區域變成藍色。

3. cmap參數：

cmap參數用於指定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()

上述代碼中，我們使用了hot顏色映射，並通過colorbar函數添加了顏色標尺。

4. edgecolors和linewidths參數：

edgecolors和linewidths參數可以用於控制色塊邊緣線的顏色和寬度。

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

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

上述代碼中，我們模擬生成了一個隨機造成的二維數組並且設置了edgecolors和linewidths參數讓圖像成為黑白色塊。同時，我們還可以設置線段風格，例如將線段改成虛線，只需要設置參數linestyles為「dotted」或者「dashed」。

三、搭配其他函數使用

1. 散點圖和pcolor的搭配使用：

使用pcolor函數繪製熱力圖可以讓我們更好地觀察數據的分布情況。但是當數據集較大的時候，圖像中的細節可能會被淹沒。此時，我們可以搭配使用散點圖和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()

上述代碼中，我們首先生成了一個二維的網格數據，然後分別通過plt.pcolor（）和plt.scatter()函數繪製了熱力圖和散點圖。最後，我們使用colormap和colorbar來突出數據特點。

2. pcolormesh函數

pcolor和pcolormesh函數類似，只是它使用的是像素層級的網格。pcolormesh()函數可以快速繪製出大量的網格，例如地圖。

-生成數據
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()

上述代碼中，使用numpy庫生成了一個二維的網格數據，然後通過plt.pcolormesh（）函數繪製了一個熱力圖並設置colormap，最後使用plt.colorbar（）函數添加顏色條，並使用plt.show（）將圖像顯示出來。

四、總結

plt.pcolor()函數是matplotlib庫中十分重要的一個2D圖像繪製函數，它可以基於值的大小自動填充不同的顏色，從而為我們展示數據的分布情況。憑藉其簡單易用和方便靈活的功能，plt.pcolor()在數據可視化領域中被廣泛應用。本文從基本介紹、函數參數和與其他函數的搭配使用三個方面詳細介紹了plt.pcolor()函數的使用方法，通過實踐代碼的演示，大家可以明白如何操控參數來自定義所需的圖形。希望能對大家理解和使用plt.pcolor()函數起到幫助作用。