Как добавить Тики Matplotlib Colorbar

есть много вопросов matplotlib colorbar о переполнении стека, но я не могу понять их, чтобы решить мою проблему.

Как установить yticklabels на цветовой панели?

вот пример кода:

from pylab import *
from matplotlib.colors import LogNorm
import matplotlib.pyplot as plt

f = np.arange(0,101)                 # frequency 
t = np.arange(11,245)                # time
z = 20*np.sin(f**0.56)+22            # function
z = np.reshape(z,(1,max(f.shape)))   # reshape the function
Z = z*np.ones((max(t.shape),1))      # make the single vector to a mxn matrix
T, F = meshgrid(f,t)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
plt.pcolor(F,T,Z, norm=LogNorm(vmin=z.min(),vmax=z.max()))
plt.xlim((t.min(),t.max()))
mn=int(np.floor(Z.min()))        # colorbar min value
mx=int(np.ceil(Z.max()))         # colorbar max value
md=(mx-mn)/2                     # colorbar midpoint value
cbar=plt.colorbar()              # the mystery step ???????????
cbar.set_yticklabels([mn,md,mx]) # add the labels
plt.show()
13
colorbar matplotlib python

3 ответов

обновите тики и метки тиков:

cbar.set_ticks([mn,md,mx])
cbar.set_ticklabels([mn,md,mx])
21

рабочий пример (для любого диапазона значений) с пятью клещей вдоль бара: 

m0=int(np.floor(field.min()))            # colorbar min value
m4=int(np.ceil(field.max()))             # colorbar max value
m1=int(1*(m4-m0)/4.0 + m0)               # colorbar mid value 1
m2=int(2*(m4-m0)/4.0 + m0)               # colorbar mid value 2
m3=int(3*(m4-m0)/4.0 + m0)               # colorbar mid value 3
cbar.set_ticks([m0,m1,m2,m3,m4])
cbar.set_ticklabels([m0,m1,m2,m3,m4])
5

treenick ответ заставил меня начать, но если ваша цветовая панель масштабируется между 0 и 1, этот код не будет строить тики, если ваш fields не масштабируется между 0 и 1. Поэтому вместо этого я использовал

m0=int(np.floor(field.min()))            # colorbar min value
m4=int(np.ceil(field.max()))             # colorbar max value
num_ticks = 10
# to get ticks
ticks = np.linspace(0, 1, num_ticks)
# get labels
labels = np.linspace(m0, m1, num_ticks)

Если вы хотите разнесенные метки, Вы можете индексировать список python так: предполагая, пропуская все остальные тики

ticks = ticks[::2]
labels = labels[::2]
1