Python pcolormesh，每个bin具有单独的alpha值

Question

假设我有以下数据集：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x_bins = np.arange(10)
y_bins = np.arange(10)
z = np.random.random((9,9))

我可以很容易地用

plt.pcolormesh(x_bins, y_bins, z, cmap = 'viridis)

但是，假设我现在为每个点添加一些alpha值：

a = np.random.random((9,9))

如何更改pcolormesh绘图中每个框的alpha值以匹配数组“a”中的相应值

Answer 1

由pcolormesh创建的网格对于整个网格只能有一个alpha。要为每个单元格设置单个alpha，需要将单元格逐个创建为矩形

下面的代码显示了pcolormesh左侧没有alpha，右侧有alpha的矩形网格。请注意，在矩形接触的点上，半透明度会导致一些不相等的重叠。这可以通过不绘制单元格边缘（edgecolor='none'）或通过更长的黑线分隔单元格来缓解

下面的代码更改了x维度，因此更容易验证x和y是否混淆relim和autoscale是必需的，因为使用matplotlib的默认行为，不会通过添加补丁来更改x和y限制

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Rectangle, Patch

x_bins = np.arange(12)
y_bins = np.arange(10)
z = np.random.random((9, 11))
a = np.random.random((9, 11))

cmap = plt.get_cmap('inferno')
norm = plt.Normalize(z.min(), z.max())

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2)
ax1.pcolormesh(x_bins, y_bins, z, cmap=cmap, norm=norm)
for i in range(len(x_bins) - 1):
    for j in range(len(y_bins) - 1):
        rect = Rectangle((x_bins[i], y_bins[j]), x_bins[i + 1] - x_bins[i], y_bins[j + 1] - y_bins[j],
                         facecolor=cmap(norm(z[j, i])), alpha=a[j, i], edgecolor='none')
        ax2.add_patch(rect)
# ax2.vlines(x_bins, y_bins.min(), y_bins.max(), edgecolor='black')
# ax2.hlines(y_bins, x_bins.min(), x_bins.max(), edgecolor='black')
ax2.relim()
ax2.autoscale(enable=True, tight=True)

plt.show()