我试图为一种基因制作一个一维热力图（参见pastebin中的ref 1示例）。使用contourf，我已经接近我想要的结果，但我还没有能够弄清楚如何得到我想要的确切结果。基本上，我想利用一个具有10个离散颜色的颜色映射，不同颜色的截止值对应于数据的百分位数（因此数据点的前10%为红色，下一个10%为橙色等）。
我没有足够的声誉来发布超过两个链接或任何图像，因此您也可以在http://pastebin.com/jAkxyQsK中查看我的输出图像以及我查看解决此问题的其他页面。
实际数据点在http://pastebin.com/3TrkkpZ0的列表中。您可以尝试随机整数，但是除非您的数据偏斜像我的那样，否则线性缩放和百分位缩放之间的差异可能不明显。
现在，这是我的实验：
我没有足够的声誉来发布超过两个链接或任何图像，因此您也可以在http://pastebin.com/jAkxyQsK中查看我的输出图像以及我查看解决此问题的其他页面。
实际数据点在http://pastebin.com/3TrkkpZ0的列表中。您可以尝试随机整数，但是除非您的数据偏斜像我的那样，否则线性缩放和百分位缩放之间的差异可能不明显。
data = [] #actually a list of ~450 floats
x = []
nd = np.array(data)
x = np.empty([2, nd.shape[0]])
x[:,:] = nd
fig = plt.figure(figsize = (11, 8.5))
ax = fig.add_subplot(111)
现在，这是我的实验：
mind, maxd, sprd = min(data), max(data), max(data)-min(data)
levels = [(lambda n: mind + (n*sprd)/10)(n) for n in range(0,11,1)]
hm = plt.contourf(x, levels = levels, cmap = "rainbow")
cbar = fig.colorbar(hm, ax = ax)
plt.show()
[在pastebin上的图1]
这基本上是我想要看到的：色条被离散化，绘图看起来不错，但是色条在数据的最大值和最小值之间线性分布，这不是我想要的。第二次尝试：
levels = np.percentile(data, [z for z in range (0,110,10)])
hm = plt.contourf(x, levels = levels, cmap = "rainbow")
cbar = fig.colorbar(hm, ax = ax)
plt.show()
[pastebin上的图2]
这也很接近了；色条按百分位数值划分（或者至少刻度值表明如此），但由于某种原因它不再利用完整的颜色映射范围，我不知道为什么。
我还尝试使用参考文献2和3中描述的函数来实现pcolor，但我无法弄清楚如何使它们适用于我的数据而不是散点图，并且结果与contourf相比不够接近，因此我停止了追求。如果答案已经在我查看的链接中，但我无法理解它，那么“通俗易懂”的翻译将非常有帮助。