matplotlib 调整colorbar的区间

可以使用 `vmin` 和 `vmax` 参数来调整 colorbar 的区间。

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制图像
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(y.reshape(-1, 1), cmap='coolwarm')

# 添加colorbar，并设置区间范围
cbar = fig.colorbar(im)
cbar.set_ticks([-1, 0, 1])
cbar.set_ticklabels(['Low', 'Medium', 'High'])
cbar.set_clim(vmin=-1, vmax=1)

plt.show()

运行结果：


相关问题

Plt colorbar 范围

在 Matplotlib 中，可以使用 `plt.colorbar` 函数添加色条，并通过调整 `plt.colorbar` 函数的参数来定制色条的样式。其中，`plt.colorbar` 函数的 `boundaries` 和 `ticks` 参数可以用来设置色条的范围和刻度。

- `boundaries`：指定色条的范围，是一个列表或一维数组，用于指定色条的边界值。如果不指定，Matplotlib 会根据映射的数据自动确定范围。
- `ticks`：指定色条的刻度，是一个列表或一维数组，用于指定色条的刻度值。如果不指定，Matplotlib 会根据边界值自动确定刻度。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用 `boundaries` 和 `ticks` 参数设置色条的范围和刻度：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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

fig, ax = plt.subplots()
sc = ax.scatter(x, y, c=z, cmap='viridis')
cb = fig.colorbar(sc, boundaries=np.linspace(-1, 1, 11), ticks=np.linspace(-1, 1, 5))
cb.set_label('Color')
plt.show()

在上述代码中，我们使用 `scatter` 函数绘制了一个散点图，并将 `c` 参数设置为随机生成的数据 `z`，`cmap` 参数设置为 `viridis` 颜色映射。接着，我们使用 `colorbar` 函数添加了一个色条，并设置了 `boundaries` 参数为 `np.linspace(-1, 1, 11)`，表示色条的范围从 -1 到 1，共分为 11 个区间。我们还设置了 `ticks` 参数为 `np.linspace(-1, 1, 5)`，表示色条的刻度为 -1、-0.5、0、0.5、1。最后，我们使用 `set_label` 函数为色条添加一个标签。运行代码，可以看到绘制出了一个带有自定义范围和刻度的散点图。

Matplotlib中如何自定义颜色条的范围和位置？

在Matplotlib中，你可以通过`Normalize`、`BoundaryNorm`和`Colorbar`等函数来自定义颜色条的范围和位置。以下是基本步骤：

1. **设置颜色条范围**:
- 使用`Normalize`类来调整数据值映射到颜色范围。例如，如果你有一个从0到1的数据集，可以创建一个`matplotlib.colors.Normalize`实例并传入最小值和最大值。

from matplotlib import colors
norm = colors.Normalize(vmin=0, vmax=1)

2. **设置边界范围**:
如果你想将颜色条分成几个区间，可以使用`BoundaryNorm`。它允许你指定边界点，每个区间对应的颜色会有所不同。

boundaries = np.arange(0, 1.1, 0.2)  # 分成5个区间
bndry_norm = BoundaryNorm(boundaries, ncolors=len(boundaries))

3. **添加颜色条**:
使用`colorbar()`函数，并传递`norm`参数来指定颜色映射范围。你可以选择颜色条的位置和标签。

cax = fig.add_axes([0.85, 0.15, 0.05, 0.7])  # 定义颜色条的位置
cb = fig.colorbar(mappable, cax=cax, norm=bndry_norm)

4. **设置颜色条标签**:
可以使用`set_ticks()`和`set_ticklabels()`方法来设置边界点的标签。

cb.set_ticks(boundaries[:-1])
cb.set_ticklabels(['Category 1', 'Category 2', 'Category 3', 'Category 4'])