一、前言
前几天在Python白银交流群【王者级混子】问了一个matplotlib作图的问题，问题如下：大佬们，我用plt.contour()怎么把颜色棒区间显示区间设定为0~17呀？
二、实现过程
这里【论草莓如何成为冻干莓】给了一个指导，如下所示：这个是指旁边的颜色条吧，你搜一下都是一样的设置。
【王者级混子】：我搜了，都没达到我想要的要求。比如下面这个，感觉接近要求了，但是之后的数字会黏在一起。
代码语言：javascript复制import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0, 10, .1)
y = np.arange(0, 10, .1)
X, Y = np.meshgrid(x,y)
data = 2*( np.sin(X) np.sin(3*Y) )
fig, ax = plt.subplots()
contour = ax.contour(X, Y, data)
cbar = fig.colorbar(contour, ax=ax)
cbar.set_ticks(np.linspace(0, 10, 10)) # Set 6 ticks from 0 to 10 (inclusive)
# cbar.set_ticklabels([f'{i:.1f}' for i in np.linspace(0, 10, 10)]) # Set tick labels
cbar.ax.set_ylim(0, 10) # Set the limits of the colorbar
plt.show()
【论草莓如何成为冻干莓】：应该是数据不够长。我把这个设置到里面的数据最大设置到10就可以显示数据条。
【王者级混子】：确实放到10没问题，主要我导师要求我在最大值为1的情况下，显示0到10的颜色棒。
代码语言：javascript复制import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
# 创建一个新的图像和坐标轴，这次将颜色条显示在右侧
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(10, 6))
# 创建一个 ScalarMappable 对象用于颜色条
sm = cm.ScalarMappable(cmap=plt.get_cmap('viridis'))
sm.set_clim(0, 17)
# 定义颜色条的层级（即刻度位置）
levels = [0, 4, 8, 12, 17]
# 使用 ScalarMappable 对象创建颜色条，并设置其显示在右侧
cbar = fig.colorbar(sm, ax=ax, orientation='vertical', label='Data Value',
ticks=levels)
# 显示图像
plt.show()
【王者级混子】：只能单独创建一个颜色棒放右边了，但这样又不好看。感觉没有这种好看。
【论草莓如何成为冻干莓】：你想要的就是这种的，你看他数据条上面也是有空白部分。
【王者级混子】：那个黄色的其实对应的就是17，我把之前绘制的图片搞成了gif，对比一下发现，颜色条都显示在那一半的地方；我查了一下，网上说plt.contour()它没法固定住。
【论草莓如何成为冻干莓】：没问题，符合你这个要求。
【王者级混子】：谢谢大佬，我再去研究研究，感觉差不多了。
【论草莓如何成为冻干莓】：其实就是把能够显示的值乘以两倍，这个17定的肯定不是突发奇想的。
【王者级混子】：17是所有数据中查到的最大值，0则是最小值。
顺利地解决了自己的问题。
