python - 使用 matshow 的 matplotlib 热图

Question

我正在尝试生成 10x10 矩阵的热图。矩阵中的所有值都是概率；所有元素的总和等于 1.0。我决定使用 matshow 绘图类型(它似乎很容易使用)，但是到目前为止我无法生成我想要的输出。

1.视觉上有点丑。您会推荐适合热图中使用的颜色图吗？

2.有没有办法在使用matshow时将预定义的bins分配给颜色图？例如。采用 1000 种颜色的渐变，始终对相应的概率使用相同的颜色。在默认行为中，我认为 matshow 检查最小值和最大值，将渐变中的第一个和最后一个颜色分配给这些值，然后通过插值对中间的值进行着色。

有时我在矩阵中的概率非常相似，而其他时候概率的范围可能很大。由于我在上面尝试解释的默认行为，我得到了相似的图，这使得比较更加困难。

顺便说一句，我生成上述热图(和示例图)的代码如下。

谢谢!

import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

def pickcoord():
    i = np.random.randint(0,10)
    j = np.random.randint(0,10)
    return [i,j]

board = np.zeros((10,10))
for i in range(1000000):

    try:
        direction = np.random.randint(0,2)
        new_board = np.zeros((10,10))
        coords = pickcoord()

        if direction == 1:
            for k in range(2):
                new_board[coords[0]][coords[1]+k] = 1
        else:
            for k in range(2):
                new_board[coords[0]+k][coords[1]] = 1

    except IndexError:
        new_board = np.zeros((10,10))

    board = board + new_board

board_prob = board/np.sum(board)

plt.figure(figsize=(6,6))
plt.matshow(board_prob, cmap=matplotlib.cm.Spectral_r, interpolation='none')
plt.xticks(np.arange(0.5,10.5), [])
plt.yticks(np.arange(0.5,10.5), [])
plt.grid()

Answer 1

你的第二个问题可以使用 matshow 函数的 vmin 和 vmax 参数来解决:

matshow(board_prob, cmap=cm.Spectral_r, interpolation='none', vmin=0, vmax=1)

考虑你的第一个问题，这取决于你想强调或展示什么。从 default colormaps of matplotlib 中选择合适的颜色图.