【plt.colorbar添加颜色条】：从入门到精通，只需一篇文章！【Matplotlib】

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【plt.colorbar添加颜色条】：从入门到精通，只需一篇文章！【Matplotlib】

2024-06-23 09:30| 来源: 网络整理| 查看: 265

Matplotlib数据可视化示例

🌵文章目录🌵 📊 一、引言：为什么颜色在数据可视化中如此重要？📊✨ 二、plt.colorbar入门：数据可视化的魔法棒✨🛠️ 三、plt.colorbar定制颜色条🛠️🔍 四、plt.colorbar的参数详解🔍🔍extend参数🔍orientation参数🔍ticks参数 🌳 五、结尾🌳

📊 一、引言：为什么颜色在数据可视化中如此重要？📊

当我们沉浸于数据可视化的世界时，你是否曾被那些五彩斑斓的图表所吸引？🌈 颜色，这个视觉的魔法师，不仅为图表增添了魅力，更是数据的灵魂。它如同一位巧妙的舞者，在数据的舞台上演绎出千变万化的姿态。💃

但你有没有想过，颜色虽然给我们带来了视觉的享受，但它本身并不能直接告诉我们数据的确切值。这就像是一场没有字幕的电影，我们只能大致猜测其中的情节。😕

那么，如何让这场视觉盛宴变得更加“有内涵”呢？答案就是Matplotlib库中的plt.colorbar函数！它就像是为这场电影加上了精准的字幕，让我们的图表变得既有颜值又有内涵。🔖

在这篇博客中，我们将带你一起探索plt.colorbar的神奇之处。通过一系列生动有趣的代码示例，我们将逐步揭示它的奥秘，让你从“小白”蜕变为“大神”！

准备好了吗？让我们一起揭开数据可视化中色彩魔法的神秘面纱，共同踏上这场精彩绝伦的学习之旅吧！🌟

✨ 二、plt.colorbar入门：数据可视化的魔法棒✨

🔍 首先，我们来通过一个简单的示例，探索如何为热力图添加颜色条：

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 🎲 生成一个随机的二维数组作为数据 data = np.random.rand(10, 10) # 🔥 创建一个热力图 plt.imshow(data, cmap='hot', interpolation='nearest') # 🎨 添加颜色条 plt.colorbar() # 📈 显示图表 plt.show()

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Fig.1 为热力图添加颜色条

🚀 在上面的代码中，我们首先使用np.random.rand函数轻松生成了一个随机的二维数组data。然后，通过plt.imshow函数，我们创建了一个绚丽夺目的热力图，其中cmap='hot'使得数据值映射到“热”颜色上，呈现出从冷色调到暖色调的渐变。紧接着，我们调用plt.colorbar()为热力图生成了一个颜色条。这个颜色条就像是一个小助手，告诉我们不同颜色代表的数据值范围。

😍 最后，通过plt.show()函数，我们展示了这幅充满色彩和信息的图表。现在，我们不再需要猜测颜色的意义，只需看一眼颜色条，就能轻松理解图表中的每一个细节。

💡 总结一下，plt.colorbar不仅为数据可视化图表增添了美感，更重要的是，它帮助我们准确理解数据值与颜色之间的对应关系。

🛠️ 三、plt.colorbar定制颜色条🛠️

plt.colorbar不仅简单易用，还提供了丰富的定制选项，让你能够根据自己的需求来打造独特的颜色条。让我们通过下面的代码示例来探索如何定制颜色条的位置、长度和标签吧！👇

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成随机数据 data = np.random.rand(10, 10) # 绘制热力图 im = plt.imshow(data, cmap='viridis', interpolation='nearest') # 设置中文字体为SimHei，确保支持中文显示 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 添加并定制颜色条 cbar = plt.colorbar(im, location='bottom', fraction=0.1, label='数据值') cbar.set_ticks([0, 0.25, 0.5, 0.75, 1]) cbar.set_ticklabels(['0', '0.25', '0.5', '0.75', '1']) # 可视化 plt.show()

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Fig.2 为热力图定制颜色条

运行上述代码后，将得到一个带有定制颜色条的热力图。颜色条位于图表的底部，长度占图表宽度的10%，并且带有标签“数据值”。此外，我们还设置了颜色条的刻度标签，使得读者更容易理解颜色所代表的数据值。

现在你已经掌握了plt.colorbar的基本用法和定制选项，接下来可以进一步探索其高级功能，如与其他Matplotlib功能的结合使用。、

🔍 四、plt.colorbar的参数详解🔍 🔍extend参数

extend 参数用于决定是否在 colorbar 的两端显示超出 normalization 范围的颜色。它可以取 'neither'（默认值，不显示额外颜色）、'min'（只在低端显示额外颜色）、'max'（只在高端显示额外颜色）或 'both'（在两端都显示额外颜色）。示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建一个 2x2 的子图布局 fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 8)) # 创建一个函数来绘制图像和颜色条 def plot_with_colorbar(ax, extend): # 创建一个 10x10 的随机二维数组 data = np.random.rand(10, 10) # 使用 imshow 显示图像 im = ax.imshow(data, cmap='viridis') # 添加 colorbar cbar = fig.colorbar(im, ax=ax, orientation='vertical', extend=extend, ticks=[0, 0.25, 0.5, 0.75, 1], format='%.2f', label='Data Values') # 设置 colorbar 的刻度标签大小 cbar.ax.tick_params(labelsize=10) # 为每个子图调用函数，并设置不同的 extend 选项 plot_with_colorbar(axs[0, 0], 'neither') plot_with_colorbar(axs[0, 1], 'min') plot_with_colorbar(axs[1, 0], 'max') plot_with_colorbar(axs[1, 1], 'both') # 调整子图之间的间距 plt.tight_layout() # 显示图表 plt.show()

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Fig.3 extend参数的示例代码

这段代码使用matplotlib库中的pyplot模块和numpy库来创建一个2x2的子图布局，并在每个子图中绘制一个随机生成的10x10二维数组的图像。每个图像旁边都有一个垂直的颜色条（colorbar），用于表示数据的颜色映射。颜色条的extend参数有四个选项：‘neither’（不显示额外颜色）、‘min’（只在低端显示额外颜色）、‘max’（只在高端显示额外颜色）、‘both’（在两端都显示额外颜色）。代码还定义了一个名为plot_with_colorbar的函数，用于在每个子图上绘制图像和颜色条，并设置颜色条的刻度标签大小和格式。最后，通过调用plt.tight_layout()调整子图之间的间距，并使用plt.show()显示整个图表。

🔍orientation参数

orientation 参数用于指定 colorbar 的方向。它可以取 'vertical' 或 'horizontal' 两个值。'vertical' 表示颜色条是垂直的（这也是默认值），而 'horizontal' 表示颜色条是水平的。示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建一个函数来绘制图像和颜色条 def plot_data_with_colorbar(data, ax, orientation): # 使用 imshow 显示图像 im = ax.imshow(data, cmap='viridis') # 添加 colorbar cbar = plt.colorbar(im, ax=ax, orientation=orientation, ticks=[0, 0.25, 0.5, 0.75, 1], format='%.2f', label='Data Values') # 设置 colorbar 的刻度标签大小 cbar.ax.tick_params(labelsize=10) # 创建一个 10x10 的随机二维数组 data = np.random.rand(10, 10) # 创建一个 1x2 的子图布局 fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) # 为每个子图调用函数，并设置不同的 orientation 选项 plot_data_with_colorbar(data, axs[0], 'vertical') plot_data_with_colorbar(data, axs[1], 'horizontal') # 调整子图之间的间距 plt.tight_layout() # 显示图表 plt.show()

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Fig.4 orientation参数的示例代码

在这段代码中，我们首先定义了一个函数plot_data_with_colorbar，它接受数据、Axes对象和orientation参数作为输入，并在给定的Axes对象上绘制图像和颜色条。这样，我们可以重复使用该函数来创建不同布局的子图。

接下来，我们创建了一个1x2的子图布局，并获取了两个子图的Axes对象。然后，我们调用plot_data_with_colorbar函数两次，每次都在不同的子图上绘制图像和颜色条，并分别设置orientation参数为’vertical’和’horizontal’。

最后，我们使用plt.tight_layout()来调整子图之间的间距，以确保它们不会重叠，并使用plt.show()来显示整个图表。这样，我们就得到了一个包含两个子图的图表，每个子图都显示了相同的随机数据，但颜色条的方向不同。

🔍ticks参数

ticks 参数用于指定 colorbar 上的刻度位置。你可以传递一个数值序列来指定刻度位置。如果你不提供 ticks 参数，colorbar 将自动选择刻度位置。示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建一个函数来绘制带有自定义刻度的图像和颜色条 def plot_with_colorbar(ax, ticks): # 创建一个 10x10 的随机二维数组 data = np.random.rand(10, 10) # 使用 imshow 显示图像 im = ax.imshow(data, cmap='viridis') # 添加 colorbar # 注意：这里不再需要自定义cax，因为我们可以直接使用ax来指定colorbar的位置 cbar = plt.colorbar(im, ax=ax, orientation='vertical', extend='both', ticks=ticks, format='%.2f') cbar.set_label('Data Values') # 设置 colorbar 的刻度标签大小 cbar.ax.tick_params(labelsize=10) # 创建一个 2x2 的子图布局 fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10)) # 定义四个不同的刻度集合 ticks_options = [ [0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8], # 第一个子图的刻度 [0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9], # 第二个子图的刻度 [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4], # 第三个子图的刻度 np.linspace(0, 1, 11) # 第四个子图的刻度，从0到1均匀分布11个刻度 ] # 为每个子图调用函数，并设置不同的 ticks 选项 for i, ax in enumerate(axs.flatten()): plot_with_colorbar(ax, ticks_options[i]) # 调整子图之间的间距以及它们与颜色条之间的间距 plt.tight_layout() # 显示图表 plt.show()

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Fig.5 ticks参数的示例代码

这段代码使用了matplotlib和numpy库来创建并显示一个2x2的子图布局。每个子图显示一个随机生成的10x10二维数组，并在旁边附有一个颜色条（colorbar），用于表示数据的颜色映射。每个子图的颜色条具有不同的刻度设置，这些刻度通过ticks_options列表进行定义，该列表包含了四个不同的刻度集合。

代码中定义了一个名为plot_with_colorbar的函数，它接受一个Axes对象和一个刻度列表作为参数。函数内部首先创建一个随机二维数组，并使用imshow函数在指定的Axes对象上绘制该数组。然后，它使用plt.colorbar函数添加颜色条，并将颜色条与相应的Axes对象关联。颜色条的刻度、标签和其他格式通过ticks参数和其他设置进行自定义。

在主程序中，首先创建了一个2x2的子图布局，并定义了一个包含四个不同刻度集合的ticks_options列表。然后，通过循环遍历每个子图，调用plot_with_colorbar函数，并将相应的刻度集合作为参数传递。最后，使用plt.tight_layout()调整子图之间的间距和颜色条的位置，以便它们不会相互重叠。最终，通过plt.show()函数显示整个图表。

🌳 五、结尾🌳

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