plt.pcolor()

`plt.pcolor()` is a function in the matplotlib library for creating a pseudocolor plot. It is used to visualize 2D arrays or grids of data as a color-coded image. It takes in two 2D arrays: X and Y, and a 2D array of values (Z) that represent the color of each point on the grid. The X and Y arrays represent the coordinates of the points on the grid. The function then plots the color-coded image where each point on the grid is colored based on its corresponding value in the Z array. The function can also take in additional arguments such as colormap, shading, and normalization to customize the appearance of the plot.

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plt.pcolor(self.data,cmap='cool')

`plt.pcolor` 是 Python 中 Matplotlib 库的一个函数，用于绘制伪彩色图表。这个函数可以用来创建一个基于二维数据集的色块图。在这里，`self.data` 应该是一个二维数组，表示要显示的数据集，而 `cmap='cool'` 指定了颜色映射方案为 'cool'。'cool' 颜色映射方案是一个预定义的颜色映射，通常包含从蓝色渐变到青色的色阶。

使用 `plt.pcolor` 绘制的图表可以直观地展示数据集中的数值大小，不同数值对应不同的颜色，颜色的深浅代表数值的大小。这对于展示温度分布、高度图等科学可视化非常有用。

下面是一个简单的使用 `plt.pcolor` 的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个数据集
data = np.random.rand(10, 10)

# 使用 plt.pcolor 绘制伪彩色图
plt.pcolor(data, cmap='cool')
plt.colorbar()  # 显示颜色条
plt.show()

在这段代码中，`np.random.rand(10, 10)` 创建了一个10x10的随机数组，`plt.pcolor(data, cmap='cool')` 则根据这个数组绘制了一个伪彩色图，`plt.colorbar()` 添加了颜色条，用于解释颜色与数据值之间的对应关系。

plt.subplot(4, 4, i + 1) plt.title(f) plt.pcolor(W[:, :, i].T, cmap='rainbow')修改颜色为warming

可以将代码修改为以下形式：

plt.subplot(4, 4, i + 1)
plt.title(f)
plt.pcolor(W[:, :, i].T, cmap='Wistia')

其中，将 `cmap` 参数的值修改为 `'Wistia'` 即可使用 warming 风格的配色方案。