【python绘图—colorbar操作学习】

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1、Colorbar的作用

Colorbar（颜色条）在绘图中的作用非常重要，它主要用于以下几个方面：

• 表示数据范围： Colorbar可以显示图中的颜色映射范围，帮助理解图中不同颜色所代表的数据范围。例如，在热力图中，不同的颜色可能表示不同的温度值，颜色条可以告诉哪种颜色对应哪个温度值。
• 数据解释： Colorbar可以提供关于颜色和数据之间的映射关系的信息。可以通过查看颜色条来了解不同颜色在图中代表的数据值。
• 数据分布： 颜色条可以帮助理解数据的分布情况。例如，颜色条中的颜色分布越均匀，表示数据在整个范围内都有分布。

2、Colorbar的操作

截取cmap

 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap cmap=mpl.cm.jet_r #获取色条  # print(cmap._segmentdata)  newcolors=cmap(np.linspace(0,1,256)) #分片操作  # print(newcolors)  newcmap=ListedColormap(newcolors[125:]) #切片取舍  # print(newcmap)  fig=plt.figure(figsize=(1.5,0.3),dpi=500) ax1=fig.add_axes([0,0,1,0.45]) ax2=fig.add_axes([0,1,1,0.45]) norm =mpl.colors.Normalize(vmin=0, vmax=10) fc1=fig.colorbar(mpl.cm.ScalarMappable(norm=norm,cmap='jet_r'), cax=ax1, orientation='horizontal', extend='both') fc2=fig.colorbar(mpl.cm.ScalarMappable(norm=norm,cmap=newcmap), cax=ax2, orientation='horizontal', extend='both') for i in [fc1,fc2]: i.ax.tick_params(labelsize=3,width=0.5,length=0.5) i.outline.set_linewidth(0.5) 

拼接cmap

 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap import cmaps plt.rcParams['font.sans-serif']=['FangSong'] plt.rcParams['font.size']=18 cmap1=cmaps.spread_15lev_r cmap2=cmaps.sunshine_diff_12lev list_cmap1=cmap1(np.linspace(0,1,15)) list_cmap2=cmap2(np.linspace(0,1,12)) new_color_list=np.vstack((list_cmap1,list_cmap2)) new_cmap=ListedColormap(new_color_list,name='new_cmap ') fig=plt.figure(figsize=(6,3)) ax1=fig.add_axes([0,0,1,0.15]) ax2=fig.add_axes([0,0.3,1,0.15]) ax3=fig.add_axes([0,0.6,1,0.15]) norm =mpl.colors.Normalize(vmin=0, vmax=10) fc1=fig.colorbar(mpl.cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap1),cax=ax1, orientation='horizontal',extend='both') fc2=fig.colorbar(mpl.cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap2),cax=ax2, orientation='horizontal',extend='both') fc3=fig.colorbar(mpl.cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=new_cmap),cax=ax3, orientation='horizontal',extend='both') for i in [fc1,fc2,fc3]: # i.ax.tick_params(labelsize=20,width=0.01,length=1)  i.outline.set_linewidth(0.5) 

双刻度列colorbar

import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.colors as mcolors plt.rcParams['font.sans-serif']=['Times New roman'] 第一步，制作雨量色条  fig=plt.figure(figsize=(1.5,0.2),dpi=500) ax=fig.add_axes([0,0,1,0.5]) colorlevel=[0.1,10.0,25.0,50.0,100.0,250.0,500.0] #雨量等级  colordict=['#A6F28F','#3DBA3D','#61BBFF','#0000FF','#FA00FA','#'] #颜色列表  cmap=mcolors.ListedColormap(colordict) #产生颜色映射  norm=mcolors.BoundaryNorm(colorlevel,cmap.N) #生成索引  fc=fig.colorbar(mpl.cm.ScalarMappable(norm=norm,cmap=cmap), cax=ax,orientation='horizontal',extend='both') fc.ax.tick_params(which='major',labelsize=3,direction='out',width=0.5,length=1) fc.outline.set_linewidth(0.3) 第二步，生成双刻度列  ax2=fc.ax #召唤出fc的ax属性并省称为ax2,这时ax2即视为一个子图  ax2.xaxis.set_ticks_position('top') #将数值刻度移动到上边  ax2.tick_params(labelsize=3,top=True,width=0.5,length=1) #修改刻度式，并使上有刻度 ax3=ax2.secondary_xaxis('bottom') ax3.tick_params(labelsize=3,width=0.5,length=1) ax3.spines['bottom'].set_bounds(0.1,500) #截去多余的部分  ax3.set_xticks([40,120,210,290,380,460]) ax3.set_xticklabels(['小雨','中雨','大雨','暴雨','大暴雨','特大暴雨'], fontname="youyuan", fontweight='bold') ax3.spines['bottom'].set_linewidth(0.3) #修改底部到框线粗细 

3、快速创建colorbar

• 使用LinearSegmentedColormap可以快速创建colorbar

import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap, LinearSegmentedColormap # 这里定义了一个从白色、蓝色过渡到绿色再到红色的colormap cmap_data = [(0.0,'white'),(0.33, 'blue'), (0.66, 'green'), (1.0, 'red')] # 这里定义了一个从蓝色过渡到绿色再到红色的colormap # 创建LinearSegmentedColormap对象 new_cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('my_colormap', cmap_data, N=256) fig=plt.figure(figsize=(1.5,0.3),dpi=500) ax1=fig.add_axes([0,0,1,0.45]) norm =mpl.colors.Normalize(vmin=0, vmax=10) i = fig.colorbar(mpl.cm.ScalarMappable(norm=norm,cmap=new_cmap),cax=ax1,orientation='horizontal') i.ax.tick_params(labelsize=5,width=0.5,length=0.5) i.set_ticks(range(11)) i.outline.set_linewidth(0.3) 

引用

参考资料：https://mp.weixin..com/s/KeRRApCk3qhbRsOvD_7jng