pcolor函数是matplotlib库中的一个函数，用于绘制二维平面的伪彩色图。它将二维数据网格映射到颜色空间，每个格子的颜色根据对应的数值来确定。
pcolor函数的基本用法如下：
```python
pcolor(x, y, c, cmap=none)
```
其中，参数含义如下：
- x：二维数据的横轴坐标，可以是一个表示横轴坐标的数组或网格。
- y：二维数据的纵轴坐标，可以是一个表示纵轴坐标的数组或网格。
- c：二维数据矩阵，即要绘制的数据。它必须与x和y的维度相匹配。
- cmap：可选参数，指定颜色映射表。情况下，使用matplotlib的颜色映射。
下面是一个简单的示例：
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据
x = np.arange(0, 5, 1)
y = np.arange(0, 5, 1)
c = np.random.rand(len(x), len(y)) # 随机生成数据
# 绘制伪彩色图
plt.pcolor(x, y, c)
# 添加颜色条
plt.colorbar()
# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('pseudocolor plot')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
# 显示图形
plt.show()
```
在上述示例中，我们创建了一个5x5的随机数据矩阵，然后使用pcolor函数将数据绘制成伪彩色图。通过colorbar函数添加颜色条，用于表示数值和颜色的对应关系。最后，我们设置了标题和坐标轴标签，并使用show函数显示图形。
注意：pcolor函数的输入数据可以是一维数组或二维网格，但在使用时需要确保数据的维度匹配。另外，pcolor函数绘制的伪彩色图中每个格子的颜色是根据对应数值的相对大小来确定的，而不是绝对数值。