如何使用 2D x 和 y 對 RGBA 數組進行 pcolormesh？

Question

我有一個帶有 2D x 和 y 的 RGBA 數組（ img ），如下所示：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(100)

x = np.arange(10, 20)
y = np.arange(0, 10)
x, y = np.meshgrid(x, y)

img = np.random.randint(low=0, high=255, size=(10, 10, 4))

根據這個問題，我們可以將任何數組傳遞給 plot 並使用img設置顏色：

fig, axs = plt.subplots()
axs.pcolormesh(x, y, img[:, :,0], color=img.reshape((img.shape[0]*img.shape[1]), 4)/255)

然而，它只是改變了邊緣顏色。

我想像axs.imshow(img)一樣顯示它

Answer 1

也許 matplotlib 已經改變了一點它是如何工作的？ （或者也許老問題只適用於Basemap ？）現在顏色映射僅在繪制 plot 時分配，因此覆蓋通過color=分配的 colors 。

似乎有效的是一個虛擬抽獎，然后才分配新的 colors：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(100)

x = np.arange(10, 21)
y = np.arange(0, 11)
x, y = np.meshgrid(x, y)

img = np.random.randint(low=0, high=255, size=(10, 10, 4))

fig, ax = plt.subplots()
mesh = ax.pcolormesh(x, y, img[:, :,0])
fig.canvas.draw() # dummy redraw
mesh.set_color(img.reshape(-1, 4)/255)
plt.show()

PS：還要注意img.reshape(-1, 4)是img.reshape(img.shape[0]*img.shape[1], 4)的快捷方式（並且更易於維護）版本。

另請注意， x和y指的是單元格之間的邊界，並且需要比每個維度中的單元格數多一個值。 因此，我np.arange(10, 20)增加到np.arange(10, 21) ，但是如果您想要10..19作為中心，則需要為邊界的 position 減去0.5 （例如np.arange(10, 21) - 0.5 )