Python-在matplotlib中设置颜色栏范围

Question

我有以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

cdict = {
  'red'  :  ( (0.0, 0.25, .25), (0.02, .59, .59), (1., 1., 1.)),
  'green':  ( (0.0, 0.0, 0.0), (0.02, .45, .45), (1., .97, .97)),
  'blue' :  ( (0.0, 1.0, 1.0), (0.02, .75, .75), (1., 0.45, 0.45))
}

cm = m.colors.LinearSegmentedColormap('my_colormap', cdict, 1024)

plt.clf()
plt.pcolor(X, Y, v, cmap=cm)
plt.loglog()
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')

plt.colorbar()
plt.show()

因此，这将使用指定的颜色图在X轴和Y轴上生成值“ v”的图形。X和Y轴是完美的，但是颜色图在v的最小值和最大值之间分布。我想强制颜色图的范围在0到1之间。

我想到使用：

plt.axis(...)

设置轴的范围，但这仅接受X和Y的最小值和最大值的参数，而不是颜色图。

编辑：

为了清楚起见，假设我有一个图的值的范围为（0 … 0.3），而另一个图的值的范围为（0.2 … 0.8）。

在两个图中，我都希望颜色条的范围为（0 … 1）。在两个图表中，我希望使用上述整个cdict范围时该颜色范围是相同的（因此，两个图表中的0.25将是相同颜色）。在第一个图形中，介于0.3到1.0之间的所有颜色将不会显示在图形中，但是会在侧面的颜色栏键中显示。另一方面，介于0和0.2之间以及介于0.8和1之间的所有颜色都不会出现在图表中，而是会出现在侧面的颜色栏中。

Answer 1

使用vmin并vmax强制使用颜色范围。这是一个例子：

import matplotlib as m
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

cdict = {
  'red'  :  ( (0.0, 0.25, .25), (0.02, .59, .59), (1., 1., 1.)),
  'green':  ( (0.0, 0.0, 0.0), (0.02, .45, .45), (1., .97, .97)),
  'blue' :  ( (0.0, 1.0, 1.0), (0.02, .75, .75), (1., 0.45, 0.45))
}

cm = m.colors.LinearSegmentedColormap('my_colormap', cdict, 1024)

x = np.arange(0, 10, .1)
y = np.arange(0, 10, .1)
X, Y = np.meshgrid(x,y)

data = 2*( np.sin(X) + np.sin(3*Y) )

def do_plot(n, f, title):
    #plt.clf()
    plt.subplot(1, 3, n)
    plt.pcolor(X, Y, f(data), cmap=cm, vmin=-4, vmax=4)
    plt.title(title)
    plt.colorbar()

plt.figure()
do_plot(1, lambda x:x, "all")
do_plot(2, lambda x:np.clip(x, -4, 0), "<0")
do_plot(3, lambda x:np.clip(x, 0, 4), ">0")
plt.show()