cb = plt.colorbar(cs, cax=colorbar_axes, orientation='vertical') cb.ax.tick_params(labelsize=15)#设置颜色条字体 cb.set_ticklabels(rc12.RetStrLevel())

在这段代码中，`cb.set_ticklabels(rc12.RetStrLevel())`设置了颜色条的标签，但是如果颜色条的分段不对应，那么标签与颜色就会对不上。您可以使用`cb.set_ticks()`方法将颜色条的刻度位置设置为颜色的分段点。例如，如果您想要将颜色条分为5段，可以使用以下代码：

ticks = np.linspace(sta_ari1['data0'].min(), sta_ari1['data0'].max(), 5)
cb.set_ticks(ticks)

其中，`sta_ari1['data0'].min()`和`sta_ari1['data0'].max()`分别是数据的最小值和最大值。将`ticks`作为参数传递给`cb.set_ticks()`方法即可。然后，您可以使用`cb.set_ticklabels()`方法设置标签，确保它们与颜色对应。

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plt.figure(figsize=(70, 30)) mm=model.GAM77.out4.fc_r.weight.data mm=mm.squeeze(dim=0).cpu().detach() mm=mm.abs() plt.imshow(mm,cmap='hot',interpolation='nearest') colorbar=plt.colorbar() colorbar.ax.tick_params(labelsize=60) plt.show()

这段代码展示了一个图像的绘制过程。首先，通过`plt.figure(figsize=(70, 30))`设置图像的大小为70x30。然后，`mm=model.GAM77.out4.fc_r.weight.data`获取了模型中的某个参数，并将其存储在变量`mm`中。接下来，通过一系列操作对`mm`进行处理，包括将维度从1压缩到0，将数据从GPU转移到CPU，以及取绝对值。最后，使用`plt.imshow()`函数绘制了一个热图，并使用`cmap='hot'`指定了颜色映射方案。通过`plt.colorbar()`添加了一个颜色条，并设置其刻度标签的大小为60。最后，使用`plt.show()`显示了绘制的图像。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable disp_x = np.genfromtxt('../Star_frames/Noiseless_frames/flow/Star_disp_x.csv', delimiter=',') disp_y = np.genfromtxt('../Star_frames/Noiseless_frames/flow/Star_disp_y.csv', delimiter=',') fig, ax = plt.subplots(figsize=(disp_x.shape[1]/200, disp_x.shape[0]/200)) c = plt.pcolormesh(disp_x + disp_y, vmin=-0.5, vmax=0.5) divider = make_axes_locatable(ax) cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05) plt.colorbar(c, cax=cax) plt.show()

这段代码是用来绘制流场的可视化图像。它首先从csv文件中读取x和y方向上的位移数据，然后使用plt.pcolormesh函数绘制图像。图像的颜色表示位移的大小，颜色范围为-0.5到0.5。最后，通过plt.colorbar函数添加一个颜色条来表示位移的大小。最终，调用plt.show函数将图像显示出来。