import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import ListedColormap#data
np.random.seed(42)
data = np.random.rand(4, 4)

plt.matshow

可以把下面的matshow換成imshow。

離散colorbar

plt.matshow(data, cmap=cMap)#離散colorbar  cMap是前面自己定義的。
plt.colorbar(fraction=0.025)#colorbar的大小
plt.show()

連續colorbar

有哪些Matplotlib內置的colorbar呢？大家可以參考https://matplotlib.org/stable/users/explain/colors/colormaps.html。

plt.matshow(data,cmap="gist_rainbow")
plt.colorbar(fraction=0.025)#colorbar的大小
plt.show()

ax.pcolor

可以把下面的pcolor換成pcolormesh。

簡單應用

fig, ax = plt.subplots()
heatmap = ax.pcolor(data, cmap=cMap)
cbar = plt.colorbar(heatmap)

綜合應用

這里會自定義x/y軸的文字，以及右邊的那個圖例。

fig, ax = plt.subplots()
heatmap = ax.pcolor(data, cmap=cMap)#legend
cbar = plt.colorbar(heatmap)
cbar.ax.set_yticklabels(['0','1','2','>3'])
cbar.set_label('# of contacts', rotation=270)# put the major ticks at the middle of each cell
ax.set_xticks(np.arange(data.shape[1]) + 0.5, minor=False)
ax.set_yticks(np.arange(data.shape[0]) + 0.5, minor=False)
ax.invert_yaxis()#labels
column_labels = list('ABCD')
row_labels = list('WXYZ')
ax.set_xticklabels(column_labels, minor=False)
ax.set_yticklabels(row_labels, minor=False)plt.show()