我有一个2D numpy数组,我想在彩色条中绘制。我无法更改轴,以便显示我的数据集。垂直轴从0到100'向下',而我希望它从0.0上升到0.1。所以我需要做两件事:
以下是我的colorbar图表当前的示例:
以下是代码:
data = np.load('scorr.npy')
(x,y) = np.unravel_index(data.argmax(), data.shape)
max=data[x][y]
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
cax = ax.imshow(data, interpolation='nearest')
cbar = fig.colorbar(cax, ticks=[-max, 0, max])
cbar.ax.set_yticklabels([str(-max), '0', str(max)])
plt.show()
有人有什么建议吗?提前谢谢!
答案 0 :(得分:9)
我想看看imshow选项“origin”和“extent”。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x,y = np.mgrid[-2:2:0.1, -2:2:0.1]
data = np.sin(x)*(y+1.05**(x*np.floor(y))) + 1/(abs(x-y)+0.01)*0.03
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ticks_at = [-abs(data).max(), 0, abs(data).max()]
cax = ax.imshow(data, interpolation='nearest',
origin='lower', extent=[0.0, 0.1, 0.0, 0.1],
vmin=ticks_at[0], vmax=ticks_at[-1])
cbar = fig.colorbar(cax,ticks=ticks_at,format='%1.2g')
fig.savefig('out.png')
答案 1 :(得分:0)
我知道更改图像图上的轴标签的唯一方法是手动标记...如果某人有更清洁的方法,我很乐意学习它。
ax.yaxis.set_ticks(np.arange(0,100,10))
ax.yaxis.set_ticklabels(['%.2f' % 0.1/100*i for i in np.arange(0,100,10)])