颜色条刻度标签

垂直颜色条在 y 轴上显示刻度、刻度标签和标签，水平颜色条在 x 轴上显示。 ticks 参数可用于设置刻度，format 参数可用于格式化可见颜色条轴的刻度标签。 如需进一步调整，可以使用其 ax 属性检索颜色条的 yaxis 或 xaxis 轴。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

import matplotlib.ticker as mticker

# Fixing random state for reproducibility
rng = np.random.default_rng(seed=19680801)

使用垂直（默认）颜色条制作图

fig, ax = plt.subplots()

data = rng.standard_normal((250, 250))

cax = ax.imshow(data, vmin=-1, vmax=1, cmap='coolwarm')
ax.set_title('Gaussian noise with vertical colorbar')

# Add colorbar, make sure to specify tick locations to match desired ticklabels
cbar = fig.colorbar(cax,
                    ticks=[-1, 0, 1],
                    format=mticker.FixedFormatter(['< -1', '0', '> 1']),
                    extend='both'
                    )
labels = cbar.ax.get_yticklabels()
labels[0].set_verticalalignment('top')
labels[-1].set_verticalalignment('bottom')

使用水平颜色条制作图

fig, ax = plt.subplots()

data = np.clip(data, -1, 1)

cax = ax.imshow(data, cmap='afmhot')
ax.set_title('Gaussian noise with horizontal colorbar')

# Add colorbar and adjust ticks afterwards
cbar = fig.colorbar(cax, orientation='horizontal')
cbar.set_ticks(ticks=[-1, 0, 1], labels=['Low', 'Medium', 'High'])

plt.show()

参考

此示例中显示了以下函数、方法、类和模块的用法

• matplotlib.colorbar.Colorbar.set_ticks

• matplotlib.figure.Figure.colorbar / matplotlib.pyplot.colorbar