教学类网站开发,慈溪专业做网站公司,自己做的网站别人查看,网站制作公司权威乐云践新专家文章目录 Colorbar的作用Colorbar的操作截取cmap拼接cmap双刻度列colorbar 引用 Colorbar的作用 Colorbar#xff08;颜色条#xff09;在绘图中的作用非常重要#xff0c;它主要用于以下几个方面#xff1a; 表示数据范围#xff1a; Colorbar可以显示图中的颜色映射范围… 文章目录 Colorbar的作用Colorbar的操作截取cmap拼接cmap双刻度列colorbar 引用 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。 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
cmapmpl.cm.jet_r #获取色条 # print(cmap._segmentdata)
newcolorscmap(np.linspace(0,1,256)) #分片操作
# print(newcolors)
newcmapListedColormap(newcolors[125:]) #切片取舍
# print(newcmap)
figplt.figure(figsize(1.5,0.3),dpi500)
ax1fig.add_axes([0,0,1,0.45])
ax2fig.add_axes([0,1,1,0.45])
norm mpl.colors.Normalize(vmin0, vmax10)
fc1fig.colorbar(mpl.cm.ScalarMappable(normnorm,cmapjet_r), caxax1, orientationhorizontal, extendboth)
fc2fig.colorbar(mpl.cm.ScalarMappable(normnorm,cmapnewcmap), caxax2, orientationhorizontal, extendboth)
for i in [fc1,fc2]: i.ax.tick_params(labelsize3,width0.5,length0.5) 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
cmap1cmaps.spread_15lev_r
cmap2cmaps.sunshine_diff_12lev
list_cmap1cmap1(np.linspace(0,1,15))
list_cmap2cmap2(np.linspace(0,1,12))
new_color_listnp.vstack((list_cmap1,list_cmap2))
new_cmapListedColormap(new_color_list,namenew_cmap )
figplt.figure(figsize(6,3))
ax1fig.add_axes([0,0,1,0.15])
ax2fig.add_axes([0,0.3,1,0.15])
ax3fig.add_axes([0,0.6,1,0.15])
norm mpl.colors.Normalize(vmin0, vmax10)
fc1fig.colorbar(mpl.cm.ScalarMappable(normnorm, cmapcmap1),caxax1, orientationhorizontal,extendboth)
fc2fig.colorbar(mpl.cm.ScalarMappable(normnorm, cmapcmap2),caxax2, orientationhorizontal,extendboth)
fc3fig.colorbar(mpl.cm.ScalarMappable(normnorm, cmapnew_cmap),caxax3, orientationhorizontal,extendboth)
for i in [fc1,fc2,fc3]: # i.ax.tick_params(labelsize20,width0.01,length1) 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
figplt.figure(figsize(1.5,0.2),dpi500)
axfig.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,#800040] #颜色列表
cmapmcolors.ListedColormap(colordict) #产生颜色映射
normmcolors.BoundaryNorm(colorlevel,cmap.N) #生成索引
fcfig.colorbar(mpl.cm.ScalarMappable(normnorm,cmapcmap), caxax,orientationhorizontal,extendboth)
fc.ax.tick_params(whichmajor,labelsize3,directionout,width0.5,length1)
fc.outline.set_linewidth(0.3) ##第二步生成双刻度列##
ax2fc.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(labelsize3,topTrue,width0.5,length1) #修改刻度式并使上有刻度ax3ax2.secondary_xaxis(bottom)
ax3.tick_params(labelsize3,width0.5,length1)
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], fontnameyouyuan, fontweightbold)
ax3.spines[bottom].set_linewidth(0.3) #修改底部到框线粗细引用
参考资料https://mp.weixin.qq.com/s/KeRRApCk3qhbRsOvD_7jng
