Matplotlib 什么是pcolor

在Matplotlib中，pcolor()是用于创建图形颜色表的函数。它将二维数组作为输入，并将其解释为颜色图和着色的图。该函数可以在二维热力图、二维分组柱状图、年月日历等各种图表中使用。

阅读更多：Matplotlib 教程

白线问题

在使用pcolor()函数时，我们可能会遇到“白线”问题，这些白线通常在相邻单元格之间出现，这可能会使我们的图形看起来不完美，下面我们来看看如何解决这个问题。

原因

白线问题通常是由pcolor()函数绘制的线条导致的。pcolor()根据函数的参数自动调整线的宽度和颜色。然而，由于精度或不正确的线宽度设置，pcolor()可能会在格之间绘制额外的线条。

解决方法

方法一：修改线宽度

当我们在绘制热力图时，可以尝试增大边界线的宽度，这将使边界线覆盖白线。

fig, ax = plt.subplots()
pcm = ax.pcolor(data, cmap='coolwarm', edgecolor='black', linewidths=0.4)

可以看到，我们在pcolor()函数后面添加了edgecolor和linewidths选项，用于调整边界线的颜色和宽度。既然我们改变了线的宽度，原本的“白线”也就不会那么明显了。

方法二：使用pcolormesh()函数

如果增大边界线的宽度仍无法解决问题，我们可以使用Matplotlib的另一个函数pcolormesh()。虽然pcolormesh()绘制的图形与pcolor()类似，但它在绘制边界线方面表现更好。

fig, ax = plt.subplots()
pcm = ax.pcolormesh(data, cmap='coolwarm')

可以看到，我们去掉了pcolor()函数中的边框和线宽选项，改用pcolormesh()函数。此时，我们可以看到边界线非常鲜明，而“白线”问题也得到了解决。

方法三：添加zorder

如果以上两种方法仍无法解决问题，我们可以尝试添加zorder。zorder指定了绘图顺序，数值越大的对象绘制的越靠前。这可以确保我们的线不会覆盖其他元素，而且看起来更清晰。

fig, ax = plt.subplots()
pcm = ax.pcolor(data, cmap='coolwarm', edgecolor='black', linewidths=0.4, zorder=3)

这里，我们在pcolor()函数中添加了zorder选项，将其设置为一个较高的值，这将确保我们的线在其他元素之上。这种方法可以在保持边界线颜色和线宽的同时，也能够解决白线问题。

总结

借助本文中介绍的三种方法，我们可以轻松解决pcolor()函数中可能出现的白线问题。无论在绘制二维热力图、分组柱状图还是其他类型的图表时，我们都可以使用这些技巧来确保我们的图形看起来更完美。