添加颜色条以绘制 matplotlib 线图 - Python

在绘制 matplotlib 线图时，颜色条能够有效地展示数据集中某一特征的差异性，对于理解数据集非常有帮助。本文介绍如何添加颜色条以绘制 matplotlib 线图。

准备数据

首先，我们需要准备一个含有不同特征值的数据集，以此来展示颜色条的作用。下面的代码片段可以生成一个二维数组作为数据集。

import numpy as np

# 生成含有不同特征值的数据集
N = 20
X = np.linspace(0, 10, N)
Y = np.linspace(0, 10, N)
Z = np.sin(np.outer(X, Y))

print(Z)

绘制线图

接下来，我们使用 matplotlib 库来绘制线图，可以使用 plt.plot() 函数来绘制线图。下面的代码片段用来绘制 Z 数组中的每一行。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制每一行
for i in range(N):
    plt.plot(X, Z[i, :])
    
# 显示图像
plt.show()

运行上述代码，可以看到每一行都被单独绘制成一个线条，但并没有颜色条来表示每个数据点的特征值。

添加颜色条

为了给线图添加颜色条，可以使用 plt.imshow() 函数，将二维数据集绘制成彩色图片，再在图片旁边添加颜色条。下面的代码片段用来将 Z 数组绘制成图片。

# 将 Z 数组绘制成彩色图片
plt.imshow(Z, aspect='auto', origin='lower', extent=[0,10,0,10])

其中，aspect='auto' 表示自动调整图片宽高比，origin='lower' 表示将坐标系原点设置在左下角，extent=[0,10,0,10] 表示设置图片展示范围为 [0,10] 区间。

接着，我们可以使用 plt.colorbar() 函数来添加颜色条。

# 添加颜色条
plt.colorbar()

最后，我们在 plt.show() 函数之前调用 plt.gca().invert_yaxis() 函数，将纵坐标反转，让原点在左上角。

完整代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成含有不同特征值的数据集
N = 20
X = np.linspace(0, 10, N)
Y = np.linspace(0, 10, N)
Z = np.sin(np.outer(X, Y))

# 将 Z 数组绘制成彩色图片
plt.imshow(Z, aspect='auto', origin='lower', extent=[0,10,0,10])

# 添加颜色条
plt.colorbar()

# 反转纵坐标
plt.gca().invert_yaxis()

# 显示图像
plt.show()

运行上述代码，即可看到绘制了含有颜色条的matplotlib线图。

结论

本文介绍了如何给 matplotlib 线图添加颜色条，对于对比数据集中不同特征值之间的差异性非常有帮助。使用 plt.imshow() 函数可以方便地将二维数据集绘制成彩色图片，再结合 plt.colorbar() 函数添加颜色条。