python 自定义colorbar色标

#自定义色标
from matplotlib import colors
mycolor=['white' , 'lightgreen' ,'lightyellow','yellow','orange' , 'red']
cmap = colors.LinearSegmentedColormap.from_list('my_list', mycolor)

#画填充图
clevs=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13]

fig1=ax1.contourf(lon,lat,PP,levels=clevs, zorder=0, extend = 'both', 
                  transform=ccrs.PlateCarree(),cmap=cmap)
cbar=plt.colorbar(fig1,fraction=0.03,pad=0.11,orientation='horizontal',shrink=0.44)
#fraction可以调节colorbar的大小,pad控制colorbar与图片的距离
cbar.ax.tick_params(length=2, labelsize='medium')#length为刻度线的长度

在创建曲面图时,如果你想使用自定义色标colorbar),你可以按照以下步骤操作,这通常涉及到Matplotlib库的`matplotlib.cm`模块和`matplotlib.colorbar`功能: 1. **准备自定义色标**: 首先,你需要有一个自定义的颜色列表,或者是从其他颜色空间转换得到的数据。例如,你可以使用Python的`numpy`生成一些特定的颜色值,或者从文件读取预定义的颜色序列。 ```python import numpy as np custom_colors = [(0, 0, 255), (255, 0, 0), (0, 255, 0)] # RGB三元组 ``` 2. **创建色标映射**: 使用`matplotlib.colors.ListedColormap`,将你的颜色列表传递进去,这将是你的自定义色标。 ```python from matplotlib.colors import ListedColormap custom_cmap = ListedColormap(custom_colors) ``` 3. **绘制曲面图**: 使用`imshow`函数绘制你的数据,并指定`cmap`参数为你刚创建的`custom_cmap`。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.random.rand(10, 10) # 生成随机数据 fig, ax = plt.subplots() surf = ax.imshow(data, cmap=custom_cmap) ``` 4. **添加色标**: 最后,使用`Colorbar`对象来添加一个标签和刻度,可以根据需要调整位置和其他属性。 ```python cbar = fig.colorbar(surf, ax=ax, orientation='vertical') # 添加垂直方向的色标 cbar.set_ticks(np.arange(len(custom_colors))) # 设置刻度标记 cbar.set_ticklabels([f"Custom Color {i}" for i in range(len(custom_colors))]) # 设置刻度标签 ```
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