颜色对比要突出，不同高度颜色要以0.00000005逐渐变色

如果你想要在数据可视化中利用颜色梯度来强调高低差异，并采用非常细微的变化来表示这种渐变，通常可以使用颜色映射函数（例如在Matplotlib或Seaborn中），其中最小变化单位如你所说是百万分之一（即0.00000005）。这里是一个例子，假设你在绘制一张海拔地图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设我们有海拔数据
altitudes = np.random.rand(100, 100) * 10  # 生成随机的海拔值

# 使用渐变颜色映射，比如viridis，设定最小变化为0.00000005
cmap = plt.get_cmap('viridis')
norm = plt.Normalize(vmin=altitudes.min(), vmax=altitudes.max(), clip=True)
sm = plt.cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap)
sm.set_array([])

# 创建颜色图，颜色渐变从低到高，每0.00000005变化一次
plt.imshow(sm.to_rgba(altitudes), interpolation='bicubic')

# 添加颜色bar
cbar = plt.colorbar(sm, label='Altitude')
cbar.ax.tick_params(labelsize=8, width=0.5)  # 调整刻度标签大小和宽度

# 设置标题和坐标轴
plt.title('Height Variation with Color Gradient (0.00000005 increments)')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')