python可視化 matplotlib畫圖使用colorbar工具自定義顏色
python matplotlib畫圖使用colorbar工具自定義顏色 colorbar（draw colorbar without any mapple/plot）
自定義colorbar可以畫出任何自己想要的colorbar，自由自在、不受約束，不依賴于任何已有的圖(plot/mappable)。這里使用的是mpl.colorbar.ColorbarBase類，而colorbar類必須依賴于已有的圖。
參數(shù)可以參考下面的描述->matplotlib：
class matplotlib.colorbar.ColorbarBase(ax, cmap=None, norm=None, alpha=None, values=None, boundaries=None, orientation=‘vertical', ticklocation=‘a(chǎn)uto', extend=‘neither', spacing=‘uniform', ticks=None, format=None, drawedges=False, filled=True, extendfrac=None, extendrect=False, label='')[source]
參數(shù)簡單描述
- ax :可用于設(shè)置colorbar的位置、長、寬
- norm :用于規(guī)范化–設(shè)置顏色條最大最小值
- cmap：顏色（可參考本篇博文的最后部分——推薦色帶與自定義色帶）
- boundaries：要想使用extend，在norm之外，必須要有兩個額外的boundaries
- orientation：colorbar方向，躺平or垂直
- extend：延伸方向(在norm之外colorbar可延伸)
- ticks：自定義各段的tick（記號）給一個例子，首先定義一下橫縱坐標(biāo)的名稱，以及df_int：
給一個例子，首先定義一下橫縱坐標(biāo)的名稱，以及df_int：
labels_int = ['A', 'B', 'C', 'D'] variables_int = ['A', 'B', 'C', 'D'] # x_normed_int 可以是一個4*4的數(shù)組，經(jīng)過歸一化的 df_int = pd.DataFrame(, columns=variables_int, index=labels_int)
接下來就是畫圖了：
fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) cax = ax.matshow(df, interpolation='nearest', cmap='GnBu') fig.colorbar(cax) tick_spacing = 1 ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(tick_spacing)) ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(tick_spacing)) ax.set_xticklabels([''] + list(df.columns)) ax.set_yticklabels([''] + list(df.index)) plt.show()
其中：
cax = ax.matshow(df, interpolation='nearest', cmap='GnBu')
可以通過cmap修改，得到不同的顏色帶
最終可以看到結(jié)果如下圖：
到此這篇關(guān)于python可視化 matplotlib畫圖使用colorbar工具自定義顏色的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python colorbar自定義顏色內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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