我想添加一个只有整数的图例，即 0,1,2,3...14，而不是渐变色条。基本上，我希望数组值在图例中具有唯一的颜色和标签，以便您可以清楚地区分数组中的每个值。
fileloc=os.path.join(basepath, infile)
data=np.loadtxt(fileloc)
fig = plt.figure(figsize=(20,10))
plt.imshow(data)
plt.colorbar()
【问题讨论】：
标签： python arrays numpy matplotlib legend-properties
如果我正确理解了这个问题，数据会以整数 numpy 数组的形式给出，这会产生具有恰好 N 种不同颜色的图像。
要从 viridis 颜色图中获取恰好具有 N 个颜色的颜色图，请使用 plt.cm.get_cmap('viridis', N)。这将产生一个恰好包含 N 个区域的颜色条。
为了在每个区域的中心很好地获得刻度，将空间分成 2N+1 块，然后取所有奇数位置。 （因此，如果有 5 种颜色，颜色条将从 0 变为 4，这将得到 11 个标记，其中标记 0 被跳过，而使用标记 1、3、5、7 和 9）。可以在每个刻度旁边放置一个带有数字的标签。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
# create some random test data
data = np.random.normal(0, 0.05, size=(150, 150)).cumsum(axis=0).cumsum(axis=1)
data = data.astype(np.int) # convert to integers
data -= data.min() # let the numbers start at zero
num_colors = data.max() + 1
cmap = plt.cm.get_cmap('viridis', num_colors)
plt.imshow(data, cmap=cmap)
cbar = plt.colorbar(ticks=np.linspace(0, num_colors - 1, num_colors * 2 + 1)[1::2])
cbar.ax.set_yticklabels(range(num_colors))
plt.show()
【讨论】：
你可以使用 matplotlib.colors.ListedColormap 如下：
custom_cmap = colors.ListedColormap(['purple','blue','green','yellow']) #... and so on until you have 15 colours specified
然后将其作为 cmap 参数传递给 imshow 和 colorbar：
plt.imshow(data, cmap=custom_cmap)
plt.colorbar(cmap=custom_cmap)
【讨论】：
plt.colorbar 没有 cmap 参数。考虑文档。