如何在Matplotlib中设置非周期性增量的Y轴刻度

问题原因 #

你的代码使用imshow时，通过extent将Y轴范围设为0到parb_increment[-1]，但imshow会将35行数据均匀分布在这个范围内。而参数B的取值是非均匀的（比如16、18、20后连续到33，再间隔5到125），导致手动设置的parb_increment刻度位置和数据行的实际位置不匹配，出现错位。

解决方案 #

方案一：保留imshow，手动映射行索引到参数标签 #

直接将行索引作为刻度位置，替换为参数B的实际数值，确保每行对应正确的标签：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成测试数据（替换为你的实际x数组）
x = np.random.rand(35, 225)

# Define parameter B values
parb_increment = [16, 18, 20] + list(range(21,34)) + list(range(35,126,5))

# Figure and axes
figure, axes = plt.subplots(figsize=(10, 8))

# Plotting：去掉extent的Y范围设置，使用默认行索引映射
im = axes.imshow(x, aspect='auto',
                 origin="lower",
                 cmap='Blues',
                 interpolation='none')

# 正确设置Y轴刻度：行索引对应参数B的数值
axes.set_yticks(range(len(parb_increment)), labels=parb_increment)
# 调整Y轴范围，让刻度与行边缘对齐
axes.set_ylim(-0.5, len(parb_increment)-0.5)

# Colorbar
cb = figure.colorbar(im, ax=axes)
plt.show()

方案二：使用pcolormesh适配非均匀网格（更推荐） #

pcolormesh支持非均匀坐标轴网格，能准确匹配参数B的非均匀取值：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成测试数据（替换为你的实际x数组）
x = np.random.rand(35, 225)

# Define parameter B values
parb_increment = [16, 18, 20] + list(range(21,34)) + list(range(35,126,5))
# 参数A的网格边缘（0到225共225列，需要226个边缘点）
parA_edges = np.arange(0, 226)
# 计算参数B的网格边缘（35行需要36个边缘点，取相邻B值的中点作为边界）
parB_edges = np.concatenate([
    [parb_increment[0] - (parb_increment[1]-parb_increment[0])/2],
    (parb_increment[:-1] + parb_increment[1:])/2,
    [parb_increment[-1] + (parb_increment[-1]-parb_increment[-2])/2]
])

# Figure and axes
figure, axes = plt.subplots(figsize=(10, 8))

# 使用pcolormesh绘制非均匀网格
im = axes.pcolormesh(parA_edges, parB_edges, x,
                     cmap='Blues',
                     edgecolors='none')

# 设置Y轴刻度为参数B的实际数值
axes.set_yticks(parb_increment)

# Colorbar
cb = figure.colorbar(im, ax=axes)
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Arturo Rodriguez