如何在Python中使用colorbar Matplotlib绘制一个2D矩阵？

在Python中，Matplotlib是很强大的绘图库，它可以用来绘制各种类型的图表。其中，二维矩阵是一种常见的需要绘制的数据形式。在这篇文章中，我们将会介绍如何使用Matplotlib绘制一个彩色的2D矩阵，并添加一个colorbar。

准备数据

在进入代码实现之前，先明确一下绘制图形需要的数据。我们先构造一个2D的矩阵，每个元素的值代表会用到的颜色。

import numpy as np

# 构造矩阵
matrix = np.random.rand(10, 10)

这里使用numpy生成一个10×10的随机矩阵。当然，这里的数据类型可以是各种类型的数组，只要满足矩阵性质即可。

绘图

有了数据之后，就可以开始绘图了。首先，需要导入Matplotlib库，并且使用其中的pyplot模块来绘制图形。我们需要使用的绘图函数是imshow，这个函数可以直接用来绘制二维矩阵。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制图形
plt.imshow(matrix)
plt.show()

运行这段代码，会弹出一个新的窗口，其中就是绘制的矩阵图形。但是，这个图形还没有添加色条(colorbar)，使得我们无法直观地看出各种颜色的数值范围。下面，我们将会学习如何添加一个色条。

添加colorbar

首先，需要明确一个概念：色条其实就是一段连续的色彩区间，用来显示二维矩阵中每个元素的数值是在哪个范围内的。在Matplotlib中，我们可以使用plt.colorbar()来添加一个默认的色条。但是，这里我们并不想使用默认的设置，而是需要自定义我们的色条。

自定义colorbar

在Matplotlib中自定义colorbar可以采用两种方式：一种是使用mpl_toolkit中的axes_grid1模块，另一种则是使用colorbar模块。

对于使用axes_grid1模块的方式，需要首先安装线下模块(https://github.com/matplotlib/matplotlib/tree/master/lib/mpl_toolkits/axes_grid1).类似这样:

pip install mpl_toolkits

然后，我们需要导入以下模块：

from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable

接下来，我们先绘制图像，并获取其axes对象。然后，在axes对象上调用div = make_axes_locatable(ax)来获取一个AxesDivider对象。最后，调用cax = div.append_axes('right', size='5%', pad=0.05)来指定色条所在的轴。这个函数的第一个参数指定了色条所在的位置，这里我们指定其在图像的右侧。第二个参数size='5%'指定了色条的长度，可以根据实际需求进行调整。第三个参数指定了色条相对于轴的位置，这里我们将其放置在图像的一侧并进行了一定的内移(padding)。

# 绘制图形
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(matrix)

# 添加 colorbar
divider = make_axes_locatable(ax)
cax = divider.append_axes("right", size='5%', pad=0.05)

fig.colorbar(im, cax=cax)

plt.show()

运行这段代码，就可以看到我们自定义的色条了。

对于第二种方式，也就是使用colorbar模块的方式，可以简化自定义色条的工作。这里，我们需要导入的模块是matplotlib.colors和matplotlib.cm。其中，matplotlib.colors包含了许多颜色映射(colormap)，而matplotlib.cm则包含了各种自带的colormap，例如jet、viridis等。

首先，我们需要选择一种colormap，并将其转换为一个颜色图像。这里，我们选择的是viridis colormap。然后，我们可以使用imshow函数来显示这个颜色图像。最后，再添加一个colorbar即可。

import matplotlib.colors as mcolors
import matplotlib.cm as cm

# 选择 colormap，这里是 viridis
cmap = cm.get_cmap('viridis')

# 将矩阵的值映射到颜色映射的范围内，并将其转换为彩色矩阵
norm = mcolors.Normalize(vmin=matrix.min(), vmax=matrix.max())
matrix_colored = cmap(norm(matrix))

# 绘制图形
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(matrix_colored, cmap=cmap)

# 添加 colorbar
cbar = plt.colorbar(im)
plt.show()

这段代码中，我们使用了get_cmap函数来获取viridis colormap。接着，使用Normalize函数将矩阵的值映射到colormap的颜色范围内，并将原始矩阵转换为一个彩色矩阵。最后，绘制图形并添加colorbar即可。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用Python中的Matplotlib库来绘制一个彩色的二维矩阵，并添加一个colorbar。我们讨论了两种自定义colorbar的方式，一种是使用axes_grid1模块，另一种则是使用colorbar模块。通过本文的学习，相信读者已经掌握了绘制彩色二维矩阵的方法以及如何添加colorbar。