PS: 傳送門——自定義Colorbars教程

自定義colorbar（draw colorbar without any mapple/plot）

參考：Customized Colorbars Tutorial

???api example code: colorbar_only.py

自定義colorbar可以畫出任何自己想要的colorbar，自由自在、不受約束，不依賴于任何已有的圖(plot/mappable)。這里使用的是mpl.colorbar.ColorbarBase類，而colorbar類必須依賴于已有的圖。

關于該類的參數如下 (該類參數描述沒找到，部分參數的取值可參考colorbar中的描述)：

class matplotlib.colorbar.ColorbarBase(ax, cmap=None, norm=None, alpha=None, values=None, boundaries=None, orientation=‘vertical’, ticklocation=‘auto’, extend=‘neither’, spacing=‘uniform’, ticks=None, format=None, drawedges=False, filled=True, extendfrac=None, extendrect=False, label=’’)[source]
參數簡單描述

ax :可用于設置colorbar的位置、長、寬
norm :用于規范化–設置顏色條最大最小值
cmap：顏色（可參考本篇博文的最后部分——推薦色帶與自定義色帶）
boundaries：要想使用extend，在norm之外，必須要有兩個額外的boundaries
orientation：colorbar方向，躺平or垂直
extend：延伸方向(在norm之外colorbar可延伸)
ticks：自定義各段的tick（記號）

下面是一個例子，可以自己試試調整各項參數：

import numpy as np
import pylab as plt
import matplotlib as mpl

if __name__ == '__main__':
	fig = plt.figure(figsize=(3, 8))
	cmap = mpl.cm.Spectral_r
	ax3 = fig.add_axes([0.3, 0.2, 0.2, 0.5]) # 四個參數分別是左、下、寬、長
	norm = mpl.colors.Normalize(vmin=1.3, vmax=2.5)
	bounds = [ round(elem, 2) for elem in np.linspace(1.3, 2.5, 14)] # 
	cb3 = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax3, cmap=cmap,
								norm=norm,
								# to use 'extend', you must
								# specify two extra boundaries:
								boundaries= [1.2] + bounds + [2.6],
								extend='both',
								ticks=bounds,  # optional
								spacing='proportional',
								orientation='vertical')
	plt.show()

contourf函數

contour和contourf分別繪制輪廓線和填充輪廓線。兩個版本的函數簽名和返回值是相同的。關于兩者畫圖的一些實例可以參閱python matplotlib contour畫等高線圖，以及matplotlib中文文檔

    contourf([X, Y,] Z, [levels], **kwargs) # [ ]表示該參數是可選的——可以給定也可以不給定

contourf中的基本參數：

X, Y : array-like, optional

??contourf參數中X和Y都必須是二維的，形狀與Z相同(例如，通過numpy.meshgrid創建)；或者都必須是一維的，這樣len(X) == M是Z中的列數，len(Y) == N是Z中的行數。
??如果沒有給定，則假設它們是整數索引，即X = range(M)， Y = range(N)。

Z : array-like(N, M)

繪制輪廓線的高度值。

levels : int or array-like, optional

確定等高線/區域的數量和位置。
如果是int n，則使用n個數據間隔;即畫n+1條等高線。水平高度是自動選擇的。
如果類似數組，則在指定的級別上繪制等高線。這些值必須是遞增的。

為所有子圖添加一個色帶

參考：Matplotlib 2 Subplots, 1 Colorbar

在有圖的情況下，為所有子圖添加一個colorbar：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
for ax in axes.flat:
    im = ax.imshow(np.random.random((10,10)), vmin=0, vmax=1)

fig.subplots_adjust(right=0.8)
cbar_ax = fig.add_axes([0.85, 0.15, 0.05, 0.7])
fig.colorbar(im, cax=cbar_ax)

plt.show()

推薦色帶與自定義色帶

在畫圖的時候，可以用推薦色帶。在Contourf 與記錄顏色刻度中，發現contourf中有cmap參數，cmap即是色帶。cmap的值可以參考Colormap reference。

下面這段代碼來自Contourf 與記錄顏色刻度

cs = ax.contourf(X, Y, z, locator=ticker.LogLocator(), cmap=cm.PuBu_r) # PuBu_r是PuBu色帶的倒轉
cbar = fig.colorbar(cs)

其中cmap就是使用matplotlib提供的色帶，如果要自己制定色帶可以用參數colors如下：

# Colors是一些自選顏色列表
Colors=('#DDDDFF','#7D7DFF','#0000C6','#000079','#CEFFCE','#28FF28','#007500','#FFFF93','#8C8C00','#FFB5B5','#FF0000','#CE0000','#750000')
cs=m.contourf(xi, yi, z, colors=Colors, levels=levels, extend='both')  # 這里m是一個basemap實例

在cmap中提供了一些默認色帶：

總結?