import matplotlib as mpl
from matplotlib import cmfs = 13  # 设置字体大小
# 设置色条
cmap = cm.get_cmap('jet')
# cmap = cm.get_cmap('jet', 10)  # 将色条分成10截
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=0, vmax=30)   # 设置色条表示的数值范围
im1 = mpl.cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap)  # 设置映射很重要ax1.contourf(percent_1, cmap=cmap, norm=norm)  # 绘制填色图# 绘制色条
ax9 = fig.add_axes([0.17, 0.1, 0.5, 0.02])
# ticks与norm对应
cb = plt.colorbar(im1, cax=ax9, orientation='horizontal', extend='max', ticks=np.linspace(0, 30, 7))
cb.ax.set_title('percent/%', fontsize=fs, loc='right')
cb.ax.tick_params(labelsize=fs, direction='in')  # 设置刻度标注字体大小

上述代码直接绘制填色图,出现了颜色与数值不能正确对应的问题(如下图)

上图大部分的颜色应该是深蓝色(数值为0)才对, 但是这时候它不能正确显示颜色。

解决的办法是在contourf函数中加上level参数(如果数组类型不行,就改成数字试一下)画出来的图就能正确显示与数值对应的颜色啦!

level = np.arange(0, 31)  # 色条的最大值为30时
ax1.contourf(percent_1, level, cmap=cmap, norm=norm)

python绘制contourf填色图,设置色标,解决填图的颜色与实际数值不一致的问题相关推荐

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