Matplotlib热力图的坐标轴标签与单元格对齐不正确。

Question

您在生成热力图时使用的代码如下所示：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x_values = [x for x in range(5)]
y_values = [y for y in range(7)]
z_values = np.random.rand(len(y_values), len(x_values))
plt.imshow(z_values, cmap='viridis', extent=[min(x_values), max(x_values), min(y_values), max(y_values)],
           origin='lower', aspect='auto')

plt.gca().invert_yaxis()

# 添加每个y轴点和每隔一个x轴点的标签
plt.yticks(np.arange(len(y_values)), y_values)
plt.xticks(np.arange(0, len(x_values), 2), x_values[::2])

plt.show()

生成的热力图示例如下所示

很显然，x轴和y轴的标签与单元格中心没有对齐。我该如何修正这个问题呢？

user207421 · Answer

在调用imshow函数时，只需将

extent=[min(x_values), max(x_values), min(y_values), max(y_values)]

修改为

extent=[min(x_values), max(x_values) + 1, min(y_values), max(y_values) + 1]

即可。

thirtydot · Answer

由于您提供的不是一个连续图像，而是具有离散坐标的网格数据，因此您应当使用 pcolormesh函数。pcolormesh允许直接传递单元格的坐标，所以无需调整范围（extent）。

以下是对应的Python代码段：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x_values = [x for x in range(5)]
y_values = [y for y in range(7)]
z_values = np.random.rand(len(y_values), len(x_values))
plt.pcolormesh(x_values, y_values, z_values, cmap="viridis")

plt.gca().invert_yaxis()

plt.yticks(np.arange(len(y_values)), y_values)
plt.xticks(np.arange(0, len(x_values), 2), x_values[::2])

plt.show()