Python中的 Matplotlib.axes.Axes.pcolormesh()

pcolormesh()是Matplotlib库中一个重要的函数，用于绘制网格数据的图形。该函数可用于绘制2D数组的图像，并可自定义颜色和阴影。以下是有关该函数的一些详细信息。

函数概述

matplotlib.axes.Axes.pcolormesh()函数可以根据给定的2D数组的值绘制彩色网格图形。该函数的一般语法如下:

pcolormesh([X, Y,] C, **kwargs)

其中:

• X， Y: 两个可选的参数用于指定数据的坐标网格(可以为空)
• C: 用于绘制网格图的2D数组，每个元素代表一个格子的值

pcolormesh()函数返回一个QuadMesh对象，该对象可用于设置图像的属性等。

绘制简单的pcolormesh图像

以下是一个演示如何使用pcolormesh()函数绘制带有不同色阶的2D数据网格图形的示例代码:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x, y = np.meshgrid(np.arange(0, 2 * np.pi, .2), np.arange(0, 2 * np.pi, .2))
z = np.sin(x) + np.cos(y)

fig, ax = plt.subplots()
ax.pcolormesh(x, y, z, cmap='RdBu_r')
plt.show()

在此代码中，我们首先使用numpy.meshgrid()函数生成x和y meshgrid。 然后，我们通过计算元素的sine和cosine之和来创建一个2D数组z，z表示两个变量的函数。 最后，通过调用pcolormesh()函数并传递给它x，y和z，我们在图形中绘制出一个网格图形。

使用cmap参数指定色阶

在pcolormesh图像中，我们可以通过更改颜色映射来更好地可视化数据。 我们可以通过使用cmap关键字参数将一种颜色映射指定为应用于绘图的数据。以下代码演示了如何使用cmap关键字参数更改颜色映射：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x, y = np.meshgrid(np.arange(0, 2 * np.pi, .2), np.arange(0, 2 * np.pi, .2))
z = np.sin(x) + np.cos(y)

fig, ax = plt.subplots()
ax.pcolormesh(x, y, z, cmap='RdBu_r')
ax.set_title("Pcolormesh with RdBu_r colormaps")
plt.show()

在此代码中，我们通过使用cmap='RdBu_r'将RdBu colormap应用于数据。 这仅是从colormaps集合中选择的一个色阶，并且可根据自己的需求自定义选择其他色阶。

使用numpy.ma.masked_invalid()函数掩蔽空值

在某些情况下，我们可能需要在数据中使用空值(例如NaN或inf值)。 在这种情况下，我们需要忽略这些值并使用合适的颜色表示。 使用numpy.ma.masked_invalid()函数，我们可以掩蔽所有不良值：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x, y = np.meshgrid(np.arange(0, 2 * np.pi, .2), np.arange(0, 2 * np.pi, .2))
z = np.sin(x) + np.cos(y)

# Set data with missing values
z[np.random.randint(0, z.size, 200)] = np.nan
z[np.random.randint(0, z.size, 200)] = np.inf

# Mask the bad values
z = np.ma.masked_invalid(z)

fig, ax = plt.subplots()
ax.pcolormesh(x, y, z, cmap='RdBu_r')
ax.set_title("Pcolormesh with masked NaN values")
plt.show()

在此代码中，我们模拟出现NaN和inf值的情况，然后使用numpy.ma.masked_invalid()函数将这些值掩蔽。 掩蔽的数据将以黑色显示，并且可以通过颜色表进行自定义。

使用norm参数进行归一化数据

在某些情况下，我们需要将数据标准化为某个范围内的值，使得电子地图图像能够显示我们想要的那些信息。 这可以通过使用matplotlib的matplotlib.colors.Normalize类来实现。以下代码演示了如何使用该类：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import Normalize

x, y = np.meshgrid(np.arange(0, 2 * np.pi, .2), np.arange(0, 2 * np.pi, .2))
z = np.sin(x) + np.cos(y)

# Normalize the data to a range of 0-1
norm = Normalize(vmin=-2, vmax=2)

fig, ax = plt.subplots()
ax.pcolormesh(x, y, z, cmap='RdBu_r', norm=norm)
ax.set_title("Pcolormesh with normalization")
plt.show()

在此代码中，我们使用Normalize(vmin=-2, vmax=2)标准化z数据以使其在-2到2的范围内，并通过将norm参数传递给pcolormesh()函数 传递给函数。 请注意，此时颜色表仍然由我们手动选择，但是数据经过标准化，我们可以更精确地实现我们所需要的（更好的）图像效果。

结论

pcolormesh()函数提供了一种易于使用的方式来绘制可视化2D网格数据的图像。该函数具有许多可用于自定义视觉样式的选项，包括颜色地图、数据归一化等等。在进行数据可视化时，该函数是一个不要忽视的重要工具。