plt colorbar

要在Matplotlib中添加colorbar，可以使用plt.colorbar()函数。这个函数会在主图的旁边添加一个长条状的小图，用于表示主图中colormap的颜色组成和颜色与数值的对应关系。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Matplotlib 系列：colorbar 的设置](https://blog.csdn.net/weixin_43257735/article/details/121831188)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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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。

plt.colorbar

`plt.colorbar` 是一个函数，用于在 Matplotlib 图中添加颜色条。它可以显示图像中数据值与颜色之间的映射关系。例如，如果你绘制了一张热力图（heatmap），那么 `plt.colorbar` 可以添加一个颜色条，用于表示每个颜色所代表的值的范围。示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个二维数组
data = np.random.rand(10, 10)

# 绘制热力图
plt.imshow(data, cmap='jet')

# 添加颜色条
plt.colorbar()

# 显示图形
plt.show()

这段代码将会生成一张随机数据的热力图，并在图像旁边添加一个颜色条。你可以使用 `cmap` 参数来指定颜色映射（colormap），`plt.colorbar` 函数会根据当前绘制的图像自动判断颜色条的范围和颜色映射。