Matplotlib 绘制二维热力图的三种方式

问题现象手里有一个二维数组，想把它画成一块块方格、颜色随数值变化，动手之后常遇到这些问题：用循环一个个画方格，数据稍大就卡住，画出来的格子还有缝；用图像显示函数画出来是模糊一片，格子边界被平滑掉了，看不出离散的方块；颜色不对，想要的是「越热越亮」，出来的却是彩虹色或全黑；坐标轴上标的是数组的序号，而不是真实的物理量，读图时要自己换算；图的方向和矩阵的行序对不上，第一行跑到了图的最下方；想加一条颜色刻度条，不知道该传给谁。原因分析第一，热力图的本质是「数值到颜色的映射」。二维数组里的每个数对应一个颜色，颜色由色彩映射表决定。选不同的映射表，同一份数据会呈现完全不同的观感：有的从黑到红再变白，适合表现强度；有的中间色偏白，适合表现正负偏离；彩虹色系虽然醒目，但会人为制造不存在的层次，做数据分析时通常要避开。第二，图像显示函数默认会做插值平滑。这个函数原本是给照片用的，为了让放大后的图像不出现马赛克，它默认在像素之间做平滑计算。方块图恰恰不希望被平滑，必须显式关闭插值，让每个数组元素渲染成一个边界清晰的方块。第三，坐标默认是数组下标。图像显示函数只知道行列序号，不知道这些数据对应的真实坐标。要让坐标轴显示物理量，需要用范围参数显式给出左、右、下、上四个边界值，否则读图的人只能看到序号。第四，行序与屏幕坐标的方向相反。