是否可以让一些轴标签覆盖 matplotlib 图中的多个列？

Question

我正在使用 matplotlib 创建热图 plt.imshow。

Y轴代表时间，按原样即可。 X 轴代表特征，是我要修改的特征。

一些特征是标签和列的 1:1 映射，即：标签 length 仅与一列相关联

另一方面，一些特征是标签和列的 1:n 映射，即：标签 colors 与三列相关联，每列代表一种颜色。

我想要实现的是让所有 1:n 标签跨越它们关联的列，如下所示：

|-------|-------|-------|-------|-------|
|       |       |       |       |       |
|-------|-------|-------|-------|-------|
|       |       |       |       |       |
|-------|-------|-------|-------|-------|
|       |       |       |       |       |
|-------|-------|-------|-------|-------|

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    |               |               |   
 Length           Colors           Size

这可能吗？

提前感谢您的帮助:-)

Answer 1

以下方法使用放大的次要刻度线进行分隔，使用主要刻度线放置刻度线标签。可选地，次刻度位置也可用于绘制网格线作为额外的分隔。

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FixedLocator
import numpy as np

plt.imshow(np.random.uniform(0, 1, (5, 5)), cmap='inferno')
plt.tick_params(axis='x', which='major', length=0)
plt.tick_params(axis='x', which='minor', length=15)
plt.xticks([0, 2, 4], ['Length', 'Colors', 'Size'])
plt.gca().xaxis.set_minor_locator(FixedLocator([-0.5, 0.5, 3.5, 4.5]))
# plt.grid(axis='x', which='minor', color='white', lw=2)
plt.show()

PS：次要刻度和主要刻度的位置可以从宽度数组计算：

widths = np.array([1, 3, 1])
bounds = np.insert(widths, 0, 0).cumsum() - 0.5
ticks_pos = (bounds[:-1] + bounds[1:]) / 2 # np.convolve(bounds, [.5, .5], 'valid')

是否可以让一些轴标签覆盖 matplotlib 图中的多个列？

Is it possible to have some axis labels cover multiple columns in a matplotlib plot?

python

matplotlib

axis-labels