可以說我有以下數據集：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx_bins = np.arange(10)y_bins = np.arange(10)z = np.random.random((9,9))我可以輕松地繪制這些數據plt.pcolormesh(x_bins, y_bins, z, cmap = 'viridis)但是，假設我現在為每個點添加一些 alpha 值：a = np.random.random((9,9))如何更改 pcolormesh 圖中每個框的 alpha 值以匹配數組“a”中的相應值？
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弒天下
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由 創建的網格pcolormesh對于整個網格只能有一個 alpha。要為每個單元格設置單獨的 alpha，需要將單元格一個一個地創建為矩形。
下面的代碼pcolormesh在左側顯示了沒有 alpha 的情況，在右側顯示了具有 alpha 的矩形網格。請注意，在矩形接觸的地方，半透明會導致一些不均勻的重疊。這可以通過不繪制單元格邊緣 ( edgecolor='none') 或使用更長的黑線來分隔單元格來緩解。
下面的代碼更改了 x 維度，以便更容易驗證x并且y不會混淆。relim并且autoscale是必需的，因為對于 matplotlib 的默認行為，x 和 y 限制不會通過添加補丁來更改。
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()
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