具体步骤如下: 设置颜色条的大小:使用colorbar函数时,可以通过设置参数shrink来控制颜色条的大小。shrink参数范围为0到1,数值越小,颜色条越小。例如,设置shrink=0.5表示颜色条缩小为原来的一半大小。 import matplotlib.pyplot as plt # 绘制图像 plt.imshow(data) plt.colorbar(shrink=0.5) # 设置颜色条大小为原...
4. **调整 colorbar 位置和大小**:使用 `gridspec` 或 `subplots_adjust` 调整 colorbar 的位置和...
plt.imshow(img/255.0) plt.subplot(336) plt.imshow(np.clip(img/200.0, 0, 1)) #使用clip将范围限制,可以使图片变亮 plt.subplot(325) plt.imshow(img[:,:,0])#显示图像中的红色通道 plt.colorbar()#颜色映射,最小是蓝色最大为红色 plt.subplot(326) plt.imshow(img[:,:,0], cmap=cm.copper)...
参考:Matplotlib 2 Subplots, 1 Colorbar在有图的情况下,为所有子图添加一个colorbar: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2) for ax in axes.flat: im = ax.imshow(np.random.random((10,10)), vmin=0, vmax=1) fig.subplots_adjust(ri...
cb=plt.colorbar(h) cb.ax.tick_params(labelsize=16)#设置色标刻度字体大小。plt.xticks(fontsize=16) plt.yticks(fontsize=16) font= {'family':'serif','color':'darkred','weight':'normal','size': 16, } cb.set_label('colorbar',fontdict=font)#设置colorbar的标签字体及其大小 ...
2.1 使用colorbar.ax.tick_params() colorbar.ax.tick_params()方法允许我们直接修改颜色条刻度标签的参数,包括字体大小。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建示例数据data=np.random.rand(10,10)# 创建热图fig,ax=plt.subplots(figsize=(8,6))im=ax.imshow(data,cmap='viridis')# 添加颜色条...
1. plt.colorbar(im, fraction=0.046, pad=0.04, shrink=1.0) fraction可以从0.035-0.046调节以找到合适大小 但当图像的长、高对比过大时,可能不起作用 2. make_axes_locatable 这是matplotlib包里的一个函数 from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable ...
plt.cm.get_cmap('Blues', 5) plt.cm.get_cmap('cubehelix', 5) 如果数据中有两组相差比较大的数据构成,可考虑取两组颜色值合并,可通过n_colors参数控制两组颜色的占比,如果存在极值,极值可设置为特殊颜色。 colorbar的位置和大小 可以把colorbar作为单独的axes,自由地定义其位置和占图比例,例如colorbar可以...
ax.tick_params(axis='x', rotation=45) plt.tight_layout() plt.show()普通热图-colorbar位置为...