如何在matplotlib中将图例添加到imshow（）

Question

我正在使用matplotlib

在plot()或bar() ，如果我们向其添加标签，则可以轻松放置图例。 但是如果它是contourf()或imshow()

我知道有一个colorbar()可以显示颜色范围，但是不满意。 我想要一个带有名称（标签）的图例。

我能想到的是，向矩阵中的每个元素添加标签，然后，尝试legend（），以查看其是否有效，但是如何向元素添加标签（如值）？

就我而言，原始数据如下：

1,2,3,3,4
2,3,4,4,5
1,1,1,2,2

例如，1代表“草”，2代表“沙”，3代表“山” ...依此类推。 imshow（）非常适合我的情况，但没有图例。

我的问题是：

1. 是否有一个可以自动添加图例的函数，例如，就我而言，我只需要这样做：someFunction（'grass'，'sand'，...）

2. 如果没有，如何将标签添加到矩阵中的每个值。 例如，将矩阵1中的所有1标记为“草”，将矩阵2中的所有2标记为“沙” ...等等。

谢谢！

编辑 ：

感谢@dnalow，它真的很聪明。 但是，我仍然想知道是否有任何正式的解决方案。

Answer 1

如果有人仍然感兴趣，我在这里引用一个类似问题的解决方案：

我想将所有值的图例放在矩阵中才有意义。 因此，假设您的矩阵中有8个不同的值。 然后，我们可以为每个人创建各自颜色的代理艺术家，并将其放入这样的图例中

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

# create some data
data = np.random.randint(0, 8, (5,5))
# get the unique values from data
# i.e. a sorted list of all values in data
values = np.unique(data.ravel())

plt.figure(figsize=(8,4))
im = plt.imshow(data, interpolation='none')

# get the colors of the values, according to the 
# colormap used by imshow
colors = [ im.cmap(im.norm(value)) for value in values]
# create a patch (proxy artist) for every color 
patches = [ mpatches.Patch(color=colors[i], label="Level {l}".format(l=values[i]) ) for i in range(len(values)) ]
# put those patched as legend-handles into the legend
plt.legend(handles=patches, bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0. )

plt.grid(True)
plt.show()

Answer 2

您可以使用matplotlib.pylab.text将文本添加到绘图中，并将其自定义为图例

例如：

import numpy as np
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.pylab as plt

raw_data = np.random.random((100, 100))
fig, ax = plt.subplots(1)
ax.imshow(raw_data, interpolation='nearest', cmap=cm.gray)
ax.text(5, 5, 'your legend', bbox={'facecolor': 'white', 'pad': 10})
plt.show()

这给你以下

您可以查看有关文本的matplotlib文档以获取更多详细信息matplotlib文本示例

Answer 3

我猜您必须伪造您的图例，因为它需要一行来创建图例。

您可以执行以下操作：

import pylab as pl
mycmap = pl.cm.jet # for example
for entry in pl.unique(raw_data):
    mycolor = mycmap(entry*255/(max(raw_data) - min(raw_data)))
    pl.plot(0, 0, "-", c=mycolor, label=mynames[entry])

pl.imshow(raw_data)
pl.legend()

当然，这还不是很令人满意。 但是也许您可以在此基础上有所建树。

[编辑：添加了缺少的括号]

Answer 4

我只是在同一个项目上绘制类似您的问题的土地使用图。 这是我根据上述答案的解决方案。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches
import numpy as np
##arrayLucc is the array of land use types 
arrayLucc = np.random.randint(1,4,(5,5))
## first you need to define your color map and value name as a dic
t = 1 ## alpha value
cmap = {1:[0.1,0.1,1.0,t],2:[1.0,0.1,0.1,t],3:[1.0,0.5,0.1,t]}
labels = {1:'agricultural land',2:'forest land',3:'grassland'}
arrayShow = np.array([[cmap[i] for i in j] for j in arrayLucc])    
## create patches as legend
patches =[mpatches.Patch(color=cmap[i],label=labels[i]) for i in cmap]

plt.imshow(arrayShow)
plt.legend(handles=patches, loc=4, borderaxespad=0.)
plt.show()

这个分辨率看起来不太好，但是可以工作。 我也在寻找其他方法。