首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

正确地将第二组刻度添加到python matplotlib colorbar

在Python的Matplotlib库中,我们可以使用colorbar函数来添加颜色条。颜色条是一个用于表示数据范围和对应颜色的图例,通常用于可视化数据的颜色映射。

要正确地将第二组刻度添加到Python Matplotlib的colorbar中,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
  1. 创建一个示例图表并生成一些数据:
代码语言:txt
复制
# 创建示例图表
fig, ax = plt.subplots()

# 生成一些数据
data = np.random.rand(10, 10)
  1. 绘制图表并添加颜色条:
代码语言:txt
复制
# 绘制图表
im = ax.imshow(data, cmap='viridis')

# 添加颜色条
cbar = plt.colorbar(im)
  1. 创建第二组刻度并将其添加到颜色条中:
代码语言:txt
复制
# 创建第二组刻度
second_ticks = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8]

# 将第二组刻度添加到颜色条中
cbar.set_ticks(second_ticks, update_ticks=True)

完整的代码示例如下:

代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建示例图表
fig, ax = plt.subplots()

# 生成一些数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 绘制图表
im = ax.imshow(data, cmap='viridis')

# 添加颜色条
cbar = plt.colorbar(im)

# 创建第二组刻度
second_ticks = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8]

# 将第二组刻度添加到颜色条中
cbar.set_ticks(second_ticks, update_ticks=True)

# 显示图表
plt.show()

这样,我们就成功地将第二组刻度添加到Python Matplotlib的colorbar中了。在这个例子中,我们使用了随机生成的数据和'viridis'颜色映射,你可以根据实际需求进行调整。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

绘图技巧 | 超详细的Colorbar定制化绘制教程

本节提要:关于一些不常见的colorbar的仿制:弯曲与环形的colorbar、两端分离的colorbar、收缩colorbar的主副刻度、双刻度colorbar、截取与拼接cmap、外部颜色引入cmaps...与palettable库包、特别的格式定制、levels等距而colorbar刻度距离不等距、其他类型的伪colorbar、使刻度侧的框线与colorbar柱体分离。...三、收缩colorbar的主副刻度 这一节指的是对colorbar刻度进行修饰,一般来说,自动生成的cbar是黑色边框的,刻度尺朝外的,字体大小也存在一定的问题。这里简单对其做个美化。...ax.tick_parmas这句话,可以参考前面的推送文章中的关于刻度轴的内容:气象绘图加强版(四)—坐标名、刻度、轴。通过which这个参数,我们可以主副刻度分别设置为相反的朝向等。...九、其他类型的伪colorbar 主要是使用legend函数来仿制colorbar。参见Python气象绘图教程(十四)来看如下这张图的制作: ?

8.1K42

Python气象绘图教程(十二)

本节提要:colorbar刻度标签的进一步操作、不使用默认ax传入自定义colorbarmatplotlib.colors与colorbar的结合操作。...) 等号右侧化为简写b,然后通过连接命令操作(好像b不能接受set命令,我目前只发现这个办法): b.ax.tick_params() 然后即可以通过在上一节中介绍的关键字参数调节b(即colorbar...由于设置了labelsize=20,调大了刻度数字的字号大小,电脑自适应了刻度,这样就只有0,20,40三个刻度标签,显得colorbar右侧刻度标签畸少。...第二句,设定取值条范围,最大6℃,最小8.7℃。 第三句,添加色条子图的绝对位置。 第四句,在画布上添加自定义色条。...三、matplotlib.colors与colorbar的结合操作。 这一节,参考了群里某个大佬的程序。主要通过前一节的降水量色号和colorbar进行结合,绘制降水量填色图。

4K10
  • Python空间绘图--Cartopy实例应用

    本节提要:colorbar刻度标签的进一步操作、不使用默认ax传入自定义colorbarmatplotlib.colors与colorbar的结合操作。...) 等号右侧化为简写b,然后通过连接命令操作(好像b不能接受set命令,我目前只发现这个办法): b.ax.tick_params() 然后即可以通过在上一节中介绍的关键字参数调节b(即colorbar...由于设置了labelsize=20,调大了刻度数字的字号大小,电脑自适应了刻度,这样就只有0,20,40三个刻度标签,显得colorbar右侧刻度标签畸少。...第二句,设定取值条范围,最大6℃,最小8.7℃。 第三句,添加色条子图的绝对位置。 第四句,在画布上添加自定义色条。...matplotlib.colors 与colorbar 组合操作 这一节,参考了群里某个大佬的程序。主要通过前一节的降水量色号和colorbar进行结合,绘制降水量填色图。

    1.6K20

    40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!

    导读 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。...如果没有指定颜色,Matplotlib 会在一默认颜色值中循环使用来绘制每一条线条。...如果你试图使用plt.legend()或ax.legend()创建第二个图例,那么第二条语句创建的图例会覆盖第一条语句创建的。...我们只能通过从底层开始来创建一个新的图例 artist 这种方法来解决这个问题,然后使用ax.add_artist()的底层方法手动第二个作者加到图表上: fig, ax = plt.subplots...Matplotlib 提供了子图表的概念来实现这一点:单个图表中可以包括一小的 axes 用来展示多个子图表。这些子图表可以是插图,网格状分布或其他更复杂的布局。

    10.3K21

    学习Matplotlib看这一份笔记就够了!

    早起导读 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。...如果没有指定颜色,Matplotlib 会在一默认颜色值中循环使用来绘制每一条线条。...如果你试图使用plt.legend()或ax.legend()创建第二个图例,那么第二条语句创建的图例会覆盖第一条语句创建的。...我们只能通过从底层开始来创建一个新的图例 artist 这种方法来解决这个问题,然后使用ax.add_artist()的底层方法手动第二个作者加到图表上: fig, ax = plt.subplots...Matplotlib 提供了子图表的概念来实现这一点:单个图表中可以包括一小的 axes 用来展示多个子图表。这些子图表可以是插图,网格状分布或其他更复杂的布局。

    10.7K11

    40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!

    导读 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。...会在一默认颜色值中循环使用来绘制每一条线条。...如果你试图使用plt.legend()或ax.legend()创建第二个图例,那么第二条语句创建的图例会覆盖第一条语句创建的。...我们只能通过从底层开始来创建一个新的图例 artist 这种方法来解决这个问题,然后使用ax.add_artist()的底层方法手动第二个作者加到图表上: fig, ax = plt.subplots...Matplotlib 提供了子图表的概念来实现这一点:单个图表中可以包括一小的 axes 用来展示多个子图表。这些子图表可以是插图,网格状分布或其他更复杂的布局。

    7.9K30

    11种 Matplotlib 科研论文图表实现 !!

    前言 Matplotlib 是一个 Python的2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。...会在一默认颜色值中循环使用来绘制每一条线条。...如果你试图使用plt.legend() 或 ax.legend() 创建第二个图例,那么第二条语句创建的图例会覆盖第一条语句创建的。...我们只能通过从底层开始来创建一个新的图例 artist 这种方法来解决这个问题,然后使用ax.add_artist() 的底层方法手动第二个作者加到图表上: fig, ax = plt.subplots...Matplotlib 提供了子图表的概念来实现这一点:单个图表中可以包括一小的 axes 用来展示多个子图表。这些子图表可以是插图,网格状分布或其他更复杂的布局。

    21210

    40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!

    导读 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。...会在一默认颜色值中循环使用来绘制每一条线条。...如果你试图使用plt.legend()或ax.legend()创建第二个图例,那么第二条语句创建的图例会覆盖第一条语句创建的。...我们只能通过从底层开始来创建一个新的图例 artist 这种方法来解决这个问题,然后使用ax.add_artist()的底层方法手动第二个作者加到图表上: fig, ax = plt.subplots...Matplotlib 提供了子图表的概念来实现这一点:单个图表中可以包括一小的 axes 用来展示多个子图表。这些子图表可以是插图,网格状分布或其他更复杂的布局。

    8K10

    学习Matplotlib看这一份笔记就够了!

    Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。...如果没有指定颜色,Matplotlib 会在一默认颜色值中循环使用来绘制每一条线条。...如果你试图使用plt.legend()或ax.legend()创建第二个图例,那么第二条语句创建的图例会覆盖第一条语句创建的。...我们只能通过从底层开始来创建一个新的图例 artist 这种方法来解决这个问题,然后使用ax.add_artist()的底层方法手动第二个作者加到图表上: fig, ax = plt.subplots...Matplotlib 提供了子图表的概念来实现这一点:单个图表中可以包括一小的 axes 用来展示多个子图表。这些子图表可以是插图,网格状分布或其他更复杂的布局。

    8.2K20

    全文 40000 字,最强(全) Matplotlib 实操指南

    来源丨网络 导读 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。...会在一默认颜色值中循环使用来绘制每一条线条。...如果你试图使用plt.legend()或ax.legend()创建第二个图例,那么第二条语句创建的图例会覆盖第一条语句创建的。...我们只能通过从底层开始来创建一个新的图例 artist 这种方法来解决这个问题,然后使用ax.add_artist()的底层方法手动第二个作者加到图表上: fig, ax = plt.subplots...Matplotlib 提供了子图表的概念来实现这一点:单个图表中可以包括一小的 axes 用来展示多个子图表。这些子图表可以是插图,网格状分布或其他更复杂的布局。

    6.2K30

    40000字 Matplotlib 实战

    导读 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。...如果没有指定颜色,Matplotlib 会在一默认颜色值中循环使用来绘制每一条线条。...如果你试图使用plt.legend()或ax.legend()创建第二个图例,那么第二条语句创建的图例会覆盖第一条语句创建的。...我们只能通过从底层开始来创建一个新的图例 artist 这种方法来解决这个问题,然后使用ax.add_artist()的底层方法手动第二个作者加到图表上: fig, ax = plt.subplots...Matplotlib 提供了子图表的概念来实现这一点:单个图表中可以包括一小的 axes 用来展示多个子图表。这些子图表可以是插图,网格状分布或其他更复杂的布局。

    7.9K30

    可能是全网最全的Matplotlib可视化教程

    导读 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。...会在一默认颜色值中循环使用来绘制每一条线条。...如果你试图使用plt.legend()或ax.legend()创建第二个图例,那么第二条语句创建的图例会覆盖第一条语句创建的。...我们只能通过从底层开始来创建一个新的图例 artist 这种方法来解决这个问题,然后使用ax.add_artist()的底层方法手动第二个作者加到图表上: fig, ax = plt.subplots...Matplotlib 提供了子图表的概念来实现这一点:单个图表中可以包括一小的 axes 用来展示多个子图表。这些子图表可以是插图,网格状分布或其他更复杂的布局。

    8.5K10

    气象绘图cmap、cbar超详细版(附示例)

    Palettable作为经典颜色库包在很多地方都有使用;cmaps库包是NCL平台的颜色移植到python平台,嘉惠学林。...3. cax(colorbar摆放的子图位置) 该参数设定后,拥有最高优先级,覆盖shrink 、ax、aspect等参数,colorbar放置在指定位置,如: cax=fig.add_axes([...13. format(colorbar特性,colorbar刻度单位制) 该参数控制colorbar显示的刻度值的单位,如: 14. drawedges(colorbar特性,colorbar是否在边界上划线...这时,我们只能利用其它的方式仿制出colorbar 这里我们提供两种方式:第一,使用极坐标系下的柱形图方法;第二,使用楔形形状命令绘制圆环。...刻度列与colorbar主体分离 在使用中,实现刻度列于colorbar主体分离的视觉效果。

    13.4K225

    超简单的平行坐标图绘制工具推荐~~

    Python-Paxplot简单介绍 安装方法 Python-Paxplot库可通过pip直接进行安装,如下: pip install paxplot 使用方法 简单例子 data = [ [0.0..., 0.0, 2.0, 0.5], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0], [3.0, 2.0, 0.0, 1.0], ] import paxplot import matplotlib.pyplot...paxplot.pax_parallel(n_axes=4) paxfig.plot(data) paxfig.set_labels(['A', 'B', 'C', 'D']) plt.show() Adding Labels 更改刻度数字...Colorbar 使用Pandas DataFrame对象数据绘制 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import paxplot...更多详细内容可参考:Python-Paxplot库官网[1] 总结 今天非常简单的介绍了Python语言中绘制平行坐标图的优秀第三方拓展库-Paxplot,希望可以帮助到需要绘制该类图表的小伙伴~~ 参考资料

    1.2K30

    ProPlot 基本语法及特点

    多子图绘制处理 共享轴标签 在使用 Matplotlib 绘制多子图时,不可避免地要进行轴刻度标签、轴标签、颜色条(colorbar)和图例的重复绘制操作,导致绘图代码冗长。...,导致有些子图显示不全; (d)展示了设置 Y 轴共享方式为 True 时的样式,此时,轴标签、刻度标签都实现了共享。...format() 函数中的位置参数(abcloc)的可选值如下: 其中,子图序号 G ~ I 添加了背景边框,这是通过 format () 函数的参数 abcbbox 设置为 True 实现的...ProPlot 库中有一个专门用于绘制单个子图或多个连续子图的颜色条和图例的简单框架,该框架位置参数传递给 ProPlot 的 axes.Axes.colorbar 或 axes.Axes.legend...参考书籍:宁海涛.科研论文配图绘制指南——基于Python[M].北京:人民邮电出版社,2023:36-42.

    40430

    还在对Matplotlib繁琐的图层设置感到烦恼!?快来看看这个Python绘图工具包吧

    又或者是不是在面对多个matplotlib子图时写了大量的循环代码来设置属性?最后还是不是希望只精通一个Python绘图包就可以把二维、空间等类型图表绘制方法都掌握??...因为你还没发现这个Python科学绘图宝藏工具包 可以让你一步设置sci发表级别的配图格式的话,那本期推文告诉你如何使用更少的代码实现繁琐的自定义绘图需求,当然,也是符合出版需求的配图,主要内容如下:...ProPlot 库介绍 ProPlot 实例演示 ProPlot 库介绍 使用Python-matplotlib绘制图表时,默认的颜色以及格式主题只能帮助我们熟悉绘图函数,而想要设计出优秀的可视化作品...Python-matplotlib 学术散点图 EE 统计及绘制 和 Python-matplotlib 横向堆积柱状图绘制。...'b', cols=(2, 3)) fig.colorbar(m, label='stacked colorbar', ticks=0.1, loc='b', minorticks=0.05) fig.colorbar

    1.3K11
    领券