如何在 matplotlib 中设置自定义颜色图的颜色条范围？

为自定义颜色图设置颜色条范围

使用自定义颜色图创建绘图时，通常需要独立设置颜色条的范围数据值。这允许在具有不同数据范围的多个图中实现一致的颜色解释。

在提供的代码片段中，pcolor 函数使用 cdict 字典定义的自定义颜色图。默认情况下，颜色条的范围由数据数组 (v) 的最大值和最小值确定。但是，在某些情况下，需要强制 colorbar 范围为特定区间，例如 0 到 1。

pcolor 函数的 vmin 和 vmax 参数可用于设置最小值和最大值分别为颜色条。通过指定这些值，颜色图将被拉伸或压缩以适应指定的范围。

这是一个更新的示例：

<code class="python">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) )

plt.pcolor(X, Y, data, cmap=cm, vmin=0, vmax=1)
plt.colorbar()
plt.show()</code>

在此示例中，vmin 和 vmax 参数设置为分别为 0 和 1。这会强制颜色条的范围从 0 到 1，而不管数据值如何。

通过指定 vmin 和 vmax，即使数据范围不同，您也可以确保不同绘图之间的颜色解释一致。当比较多个数据集或创建数据范围可能动态变化的交互式可视化时，这特别有用。

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