python画图按数据范围设置色带范围颜色显示不明显，但是缩小范围显色明显

在Python中，特别是使用Matplotlib库进行绘图时，有时候会遇到颜色映射的问题，特别是在数据范围很大，而你想要的颜色渐变区间相对较小的情况下，可能会出现颜色显示不太明显的现象。这是因为Matplotlib的colormap默认是连续的，如果数据跨度大，颜色的变化会被压缩到很小的区间内。

解决这个问题的一种方法是调整色带（colorbar）的范围或者缩放比例。你可以：

1. **设置colormap**：尝试使用更适合大规模数据的颜色映射，比如`viridis`, `plasma`等，它们有较宽的动态范围，能够更好地展示变化。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(data, cmap='viridis')

2. **调整colorbar**：明确指定colorbar的范围，例如`vmin`和`vmax`属性，只显示你需要的颜色部分。

plt.imshow(data, cmap='viridis', vmin=data.min(), vmax=data.max())

3. **等高线图（contourf）**：如果你的数据有清晰的分段，可以试试等高线图，它能更好地可视化数据的层次结构。

4. **离散化**：对数据进行离散化处理，然后创建离散的颜色映射，这样每个区间会有固定的颜色。

5. **缩放轴**：对于直方图或类似图形，可以通过设置`xticks`和`yticks`限制刻度数量，让颜色变化更为显著。

plt.hist(data, bins=range(int(np.percentile(data, 0)), int(np.percentile(data, 100))))