plt.colorbar(h,location='left',orientation='vertical')怎么给colorbar设置范围

要给colorbar设置范围，可以在colorbar()函数中使用vmin和vmax参数。例如，如果你想将colorbar的范围限制在0到1之间，可以这样做：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一些数据
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x) + np.cos(x)

# 绘制散点图
h = plt.scatter(x, y, c=y)

# 添加colorbar，并设置范围
cb = plt.colorbar(h, location='left', orientation='vertical', vmin=0, vmax=1)

plt.show()

在上面的例子中，vmin和vmax都被设置为0和1，因此colorbar的范围被限制在0到1之间。你可以根据你的数据范围来设置这些参数的值。

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解释代码 plt.figure(figsize=(8,8),dpi=600) plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title,fontsize=15) plt.colorbar(fraction=0.045,pad=0.05)

这段代码是用来展示混淆矩阵的图像，其中plt.figure是设置图片的大小和dpi，plt.imshow是将混淆矩阵以图像的形式呈现出来，plt.title是设置图片的标题，plt.colorbar是设置颜色条。其中，混淆矩阵是用来评估分类算法准确性的一种矩阵，可以将预测的结果与真实的结果进行比较，进而评估分类算法的性能。

cb = plt.colorbar(shrink=0)颜色条还是渐变！

如果调用 `plt.colorbar()` 后，仍然出现了带有渐变的颜色条，可能是因为你在绘制图形时使用了渐变的颜色映射（colormap）。

在这种情况下，可以尝试指定颜色条的映射（cmap），使用一个不带渐变的映射来实现不带渐变的颜色条。比如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.scatter(x, y, c=y, cmap='viridis')

cb = plt.colorbar(im, shrink=0, cmap='viridis')

在上面的例子中，我们使用了 `viridis` 这个带有渐变的映射来绘制散点图，但是在调用 `colorbar` 函数时，指定了 `cmap='viridis'` 参数，使得颜色条的映射与图形的映射保持一致，从而得到了一个带有具体颜色的、不带渐变的颜色条。