我根據df表創建了pcolor圖：
import numpy as np
import pandas as pd
rng = np.random.default_rng()
df = pd.DataFrame(rng. integers(1, 32, size=（100, 3), columns=list('xyw')
sample_pvt = df.pivot_table(index='x', columns='y')
sample_pvt.columns = sample_pvt.columns.droplevel(0)
fig, axs = plt.subplots(figsize=(10,10)
orig_map=plt.cm.get_cmap('viridis')
reversed_map = orig_map.reversed()
plt.pcolor(sample_pvt, cmap = reversed_map)
plt.xticks(np.range(len(sample_pvt.columns)) 0.5, sample_pvt.columns)
plt.yticks(np.range(len(sample_pvt.index)) 0.5, sample_pvt.index)
cbar = plt.colorbar()
plt.show()
結果：
是否有可能人為地將圖表的x軸擴大到總是40個欄位，而將y軸擴大到60個欄位，并將這些欄位留空？
注意：有時我的資料有不完整的軸范圍，如下圖：
是否有可能對資料/圖表進行轉換，使X軸始終顯示1至40的數值，而Y軸顯示1至60的數值？
uj5u.com熱心網友回復：
你可以在繪制之前.reindex，這樣你繪制的DataFrame總是有你想要的行和列。
sample_pvt = sample_pvt.reindex(range(1, 61) 。) reindex(range(1, 41), axis=1)
# Then your plotting code.
fig, axs = plt.subplots(figsize=(10, 15)
orig_map=plt.cm.get_cmap('viridis')
reversed_map = orig_map.reversed()
plt.pcolor(sample_pvt, cmap = reversed_map)
plt.xticks(np.range(len(sample_pvt.columns)) 0.5, sample_pvt.columns)
plt.yticks(np.range(len(sample_pvt.index)) 0.5, sample_pvt.index)
cbar = plt.colorbar()
plt.show()
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