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=‘auto', extend=‘neither', spacing=‘uniform', ticks=None, format=None, drawedges=False, filled=True, extendfrac=None, extendrect=False, label='')[source]

參數簡單描述

ax :可用于設置colorbar的位置、長、寬

norm :用于規范化–設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的名稱，以及df_int：

給一個例子，首先定義一下橫縱坐標的名稱，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的數組，經過歸一化的

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

最終可以看到結果如下圖：