Python matplotlib -根据值向网格图添加边框

Python matplotlib是一个用于绘制数据可视化图形的开源库。它提供了丰富的绘图工具和函数，可以轻松创建各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、饼图等。

根据值向网格图添加边框是一种在网格图中根据数据值的大小或范围，为特定的网格单元格添加边框的技术。这种技术可以帮助我们更好地理解数据的分布和趋势。

在Python matplotlib中，可以使用imshow函数绘制网格图，并使用BoundaryNorm和colors.BoundaryNorm类来定义边框的范围和颜色。具体步骤如下：

导入所需的库和模块：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors
from matplotlib.colors import BoundaryNorm

创建数据和边框范围：

data = [[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]]

bounds = [0, 3, 6, 9]  # 边框范围

创建网格图并添加边框：

fig, ax = plt.subplots()
cmap = plt.get_cmap('Blues')  # 颜色映射
norm = BoundaryNorm(bounds, cmap.N)  # 边框范围映射

im = ax.imshow(data, cmap=cmap, norm=norm)

# 添加边框
for i in range(len(data)):
    for j in range(len(data[0])):
        text = ax.text(j, i, data[i][j],
                       ha="center", va="center", color="w")

# 添加颜色条
cbar = ax.figure.colorbar(im, ax=ax)

plt.show()

这样，就可以根据值向网格图添加边框。其中，data是要绘制的数据，bounds是边框范围，cmap是颜色映射，norm是边框范围映射。通过循环遍历每个网格单元格，并使用text函数添加文本标签，最后使用colorbar函数添加颜色条。

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