スタックオーバーフローに関するmatplotlibカラーバーの質問はたくさんありますが、問題を解決するためにそれらを理解することはできません。
カラーバーにyticklabelsを設定するにはどうすればよいですか?
次にいくつかのサンプルコードを示します。
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()
ティックとティックラベルを更新します。
cbar.set_ticks([mn,md,mx])
cbar.set_ticklabels([mn,md,mx])
バーに沿って5つの目盛りがある(任意の値の範囲の)実用的な例は次のとおりです。
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])
treenickの回答で始めましたが、カラーバーが0から1の間でスケーリングされている場合、fields
が0から1の間でスケーリングされていないと、そのコードはティックをプロットしません。
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)
間隔を空けたラベルが必要な場合は、次のようにpythonリストのインデックス付けを行うことができます:1つおきのティックをスキップすると仮定します
ticks = ticks[::2]
labels = labels[::2]