colorbar(cf,extend='both') 第五个参数为缩放参数shrink,从0-1,色条将会按照输入值被缩放: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 cf=ax.contourf(x,y,z) fig.colorbar(cf,shrink=0.5) 第六个参数为距离参数pad,该参数控制色条与子图的间距: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI...
GridSpec(3, 6, figure=fig, hspace=0.15, wspace=0.07, bottom=0.18, # 底部留出空间给colorbar left=0.1, top=0.95) # 色标等级配置(每列共享) level_config = [ {'name': 'R95', 'levels': np.arange(18, 53, 1), 'unit': 'mm', 'extend': 'both', 'colorbar_level': [20, 26, 32...
extend参数对填充颜色没有影响,但是会影响到colorbar的绘制。both表示两端尖角显示(ncl绘图默认的形状),neither表示两端平头,max与min分别代表仅最大值与最小值显示尖角。关于colorbar尖角有更多的参数设置,如extendfrac,extendrect等可以设置尖角的大小等参数,均在colorbar()中进行指定,如果需要的话可以参考官方文档。
ax:有时我们懒得手动为 colorbar 准备好位置,那么可以用ax参数指定 colorbar 依附于哪个 axes,接着 colorbar 会自动从这个 axes 里“偷”一部分空间来作为自己的空间。 orientation:指定 colorbar 的朝向,默认为垂直方向。类似的参数还有location。 extend:设置是否在 colorbar 两端额外标出 normalization 范围外的颜...
cbar = plt.colorbar(extend='both', extendfrac=0.1) # 调整扩展部分的长度 结合使用fraction和shrink: 通常,可以结合使用fraction和shrink参数来达到所需的colorbar长度。 python cbar = plt.colorbar(fraction=0.05, shrink=0.8) # 同时调整宽度和缩放比例 选择哪种方法取决于你的具体需求,例如是否需要精确...
cb3 = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax3, cmap=cmap, norm=norm, # to use 'extend', you must # specify two extra boundaries: boundaries= [1.2] + bounds + [2.6], extend='both', ticks=bounds, # optional spacing='proportional', orientation='vertical') ...
extend='both') fc2=fig.colorbar(mpl.cm.ScalarMappable(norm=norm,cmap=newcmap), cax=ax2, format='%.2g' , orientation='horizontal', label='new cmap' , ticks=[-0.4,-0.32,-0.24,-0.16,-0.08,0,0.08,0.16,0.24,0.32,0.4] , extend='both') fc2.ax.tick_params(which='major',direction='...
◆ extend参数的影响 extend参数影响colorbar的尖角显示。具体来说，both表示两端尖角显示（这是ncl绘图的默认形状），neither则表示两端平头，而max和min则分别代表仅最大值和最小值显示尖角。值得注意的是，colorbar的尖角设置还有更多参数选项，如extendfrac和extendrect等，它们可以在colorbar()函数中指定，用于调整...
cs=ax.contourf(olon,olat,rain_new,levels=np.arange(900,2000,100),cmap='GnBu',extend='both')#画图 clip=maskout.shp2clip(cs,ax,r'E:\dijishi\cn_province.shp',420000)#白化 二、再分析资料绘制等值线 这里提供了两个再分析资料,一个是sst,一个是地表温度,都是nooa的nc资料。再分析资料其实就...
fig.colorbar(pcm, ax = ax, extend = "both", orientation = "vertical") pplot.show() 当你运行它时,你已经看到了我的问题,也就是说,颜色条的颜色在范数值处变化,但没有渐变,而网格有渐变,但颜色在范数处没有变化(如果我在imshow()行中添加参数“norm=norm”,它只使用第一种颜色绘制)。