如何使用contourf设置Colorbar范围[重复]

Question

与contourf一起使用时如何减少颜色条限制？图表本身的颜色界限已使用“vmin”和“vmax”很好地设置，但颜色条界限未修改。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(20)
y = np.arange(20)
data = x[:,None]+y[None,:]

X,Y = np.meshgrid(x,y)
vmin = 0
vmax = 15

#My attempt
fig,ax = plt.subplots()
contourf_ = ax.contourf(X,Y,data, 400, vmin=vmin, vmax=vmax)
cbar = fig.colorbar(contourf_)
cbar.set_clim( vmin, vmax )

# With solution from https://stackoverflow.com/questions/53641644/set-colorbar-range-with-contourf
levels = np.linspace(vmin, vmax, 400+1)
fig,ax = plt.subplots()
contourf_ = ax.contourf(X,Y,data, levels=levels, vmin=vmin, vmax=vmax)
cbar = fig.colorbar(contourf_)
plt.show()

来自“

Set Colorbar Range in matplotlib”的解决方案适用于 pcolormesh，但不适用于轮廓f。我想要的结果如下所示，但使用轮廓f。

fig,ax = plt.subplots()
contourf_ = ax.pcolormesh(X,Y,data[1:,1:], vmin=vmin, vmax=vmax)
cbar = fig.colorbar(contourf_)

如果扩展限制，“

使用轮廓设置颜色条范围”的解决方案是可以的，但如果减少限制，则不行。

我正在使用 matplotlib 3.0.2

Answer 1

以下内容始终生成一个颜色与图表中的颜色相对应的条形，但不显示

[vmin,vmax]

 范围之外的值的颜色。

可以对其进行编辑（请参阅内联注释）以准确地为您提供所需的结果，但是条形的颜色仍然与图表中的颜色相对应，这只是由于所使用的特定颜色图（我认为） :

# Start copied from your attempt
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(20)
y = np.arange(20)
data = x[:, None] + y[None, :]

X, Y = np.meshgrid(x, y)
vmin = 0
vmax = 15


fig, ax = plt.subplots()

# Start of solution
from matplotlib.cm import ScalarMappable
levels = 400

level_boundaries = np.linspace(vmin, vmax, levels + 1)

quadcontourset = ax.contourf(
    X, Y, data,
    level_boundaries,  # change this to `levels` to get the result that you want
    vmin=vmin, vmax=vmax
)


fig.colorbar(
    ScalarMappable(norm=quadcontourset.norm, cmap=quadcontourset.cmap),
    ticks=range(vmin, vmax+5, 5),
    boundaries=level_boundaries,
    values=(level_boundaries[:-1] + level_boundaries[1:]) / 2,
)

始终是无法处理

[vmin,vmax]

之外的值的正确解决方案：

请求的解决方案：

Answer 2

我不确定它已经存在了多久，但是在 matplotlib 3.5.0 的轮廓中，有一个“扩展”选项，可以在颜色条上生成一个可爱的小箭头。请参阅轮廓帮助页面。在您的情况下我们可以做

fig,ax = plt.subplots()
contourf_ = ax.contourf(X,Y,data, levels=np.linspace(vmin,vmax,400),extend='max')
cbar = fig.colorbar(contourf_,ticks=range(vmin, vmax+3, 3))