matplotlib contourf层级异常：KNN决策边界绘制类别数超限问题

你遇到的问题根源在于：使用整数作为levels参数时，Matplotlib会自动从数据最小值到最大值生成等间距水平，但你的lm是离散整数类别标签，自动划分的区间无法完美对齐类别边界，当类别数超过5时，就会出现少绘制一层的情况。

解决方案 #

手动指定levels数组，让每个水平刚好落在类别标签的中间位置，确保每个类别对应独立的填充区域；同时调整colors参数长度与类别数匹配（levels数组长度为类别数+1，对应类别数个填充区域）。

修改后的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

color_lis =  ['black','red','blue','green','gold','pink','cyan','peru','silver','purple'] 

def createPlot(num_of_classes, ax_idx , ax):

    x_linspace = np.linspace(-1,1 , num = 101)
    y_linspace = np.linspace(1,-1 , num = 101)
    xm, ym = np.meshgrid(x_linspace, y_linspace)
    lm = np.zeros(xm.shape)

    for i in range(xm.shape[0]):
            c = 0
            l = 0
            for j in range(xm.shape[1]):
                if c % num_of_classes == 0:
                    l += 1
                    l %= num_of_classes 

                lm[i,j] = l
                c += 1
    ax[ax_idx].set_aspect('equal')
    # 手动生成levels数组，精准对齐类别边界
    levels = np.arange(-0.5, num_of_classes + 0.5, 1)
    ax[ax_idx].contourf( 
            xm, ym, lm , colors = color_lis[:num_of_classes], levels=levels,
            alpha = 0.35 , antialiased = True 
        )
    
fig, ax = plt.subplots(nrows = 1 , ncols = 2)

createPlot(4, 0 , ax) # 4个类别，对应4种颜色
createPlot(6, 1 , ax) # 6个类别，对应6种颜色，绘制正常

关键修改说明 #

• levels = np.arange(-0.5, num_of_classes + 0.5, 1)：生成的水平数组从-0.5开始，到num_of_classes-0.5结束，每个间隔为1，刚好落在每个整数类别的中间位置，确保每个类别（0到num_of_classes-1）对应一个独立的填充区间。
• colors = color_lis[:num_of_classes]：填充区域数量等于类别数，取前num_of_classes个颜色，避免多余颜色被Matplotlib忽略。

修改后，无论类别数是多少（≤10），contourf都会正确绘制每个类别的决策边界，不会出现少层问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ARK1375