class matplotlib.colorbar.ColorbarBase(ax, cmap=None, norm=None, alpha=None, values=None, boundaries=None, orientation=‘vertical’, ticklocation=‘auto’, extend=‘neither’, spacing=‘uniform’, ticks=None, format=None, drawedges=False, filled=True, extendfrac=None, extendrect=False, label=...
#设置colorbar位置 'label': 'ColorbarName', "ticks": np.arange(4.5, 8, 0.5), ...
然后第一个子图内画图但不添加 colorbar,可以看到其范围与红框重合;第二个子图内用ax参数指定 colorbar 依附于该子图,可以看到子图的水平范围被 colorbar 偷走了一部分,同理第三个子图的垂直范围被偷走了一部分;而第四个子图中因为手动在子图右边创建了一个新的 axes 并指定为cax,所以 colorbar 并没有挤占子图...
调用colorbar函数以在图表中添加颜色条: 现在,我们将使用colorbar函数来在图表旁边添加一个颜色条。 python plt.colorbar(scatter) 使用colorbar对象的set_ticks方法设置刻度位置: 我们可以使用colorbar对象的set_ticks方法来指定刻度位置。例如,我们可能希望颜色条上的刻度在0, 2.5, 5, 7.5和10处。 python cbar...
# 设置标签格式和位置 cbar = plt.colorbar() cbar.set_label('温度 (摄氏度)') cbar.set_ticks([0, 25, 50, 75, 100]) # 设置刻度位置,可以根据需要调整范围和间隔 显示图表最后,使用plt.show()函数显示图表。这将打开一个窗口显示我们的热图和颜色条。 plt.show()相关...
plt.yticks([]) plt.title('Custom Colormap') plt.show() 运行上述代码后,将会得到一个包含红色和绿色的自定义颜色图,并且每个点都有不同的颜色表示其对应的数据值。 实际操作的过程中一定要通过figure.add_axes函数来添加colorbar任意位置设置或修改,一定不要通过colorbar().ax.set_position的属性函数来修改...
cbar_ax = fig.add_axes(rect) cb = fig.colorbar(contourf, drawedges=True, ticks=t2_level, cax=cbar_ax, orientation='vertical',spacing='uniform') 其中rect的四个参数分别代表colorbar的水平位置,垂直位置,水平宽度,垂直宽度 cbar_ax表示在fig中将colorbar以子图的形式添加至对应位置。
第八个为ticks,你可以传入一个列表,显示你想展示的刻度,其他刻度将消失。类似于ax.set_yticks( ). 代码语言:javascript 复制 cf=ax.contourf(x,y,z)fig.colorbar(cf,ticks=[0,2,4,16]) 第九个为format,用于控制色条上刻度的格式,比如将其保留两位小数: ...