Définir les limites sur une barre de couleurs dans matplotlib

J'ai vu tant d'exemples qui n'ont tout simplement pas s'appliquer à mon cas. Ce que je voudrais faire est de mettre une simple valeur minimale et maximale pour une barre de couleur. Définition d'une gamme pour une image cmap est facile, mais cela ne s'applique pas de la même gamme pour les valeurs minimale et maximale de la barre de couleur.
Le code ci-dessous peut expliquer:

triang = Triangulation(x,y)
plt.tricontourf(triang, z, vmax=1., vmin=0.)
plt.colorbar()

La barre de couleur est encore fixé les limites des données z, bien que la cmap gamme est maintenant fixé entre 0 et 1.

source d'informationauteur Jacques MALAPRADE

Je vous propose d'incorporer vous intrigue dans une fig et trouver de l'inspiration à partir de cet échantillon à l'aide de la barre de couleur

data = np.tile(np.arange(4), 2)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(121)
cax = fig.add_subplot(122)
cmap = colors.ListedColormap(['b','g','y','r'])
bounds=[0,1,2,3,4]
norm = colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)
im=ax.imshow(data[None], aspect='auto',cmap=cmap, norm=norm)
cbar = fig.colorbar(im, cax=cax, cmap=cmap, norm=norm, boundaries=bounds, 
     ticks=[0.5,1.5,2.5,3.5],)
plt.show()

vous voyez que vous pouvez définir bounds pour les couleurs dans la barre de couleur et les tiques.

il n'est pas rigoureusement ce que vous voulez atteindre, mais l'allusion à la fig pourrait aider.

Cette autre on utilise tiques ainsi à définir l'échelle de la barre de couleur.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

xi = np.array([0., 0.5, 1.0])
yi = np.array([0., 0.5, 1.0])
zi = np.array([[0., 1.0, 2.0],
               [0., 1.0, 2.0],
               [-0.1, 1.0, 2.0]])

v = np.linspace(-.1, 2.0, 15, endpoint=True)
plt.contour(xi, yi, zi, v, linewidths=0.5, colors='k')
plt.contourf(xi, yi, zi, v, cmap=plt.cm.jet)
x = plt.colorbar(ticks=v)
print x
plt.show()

5

Je pensais que cette question a signalé un bug, mais il s'avère que c'est une utilisation/compatibilité contrainte. La solution est de créer les contours de la plage de la barre de couleur que vous voulez, et utiliser le extend kwarg. Pour plus d'informations, jetez un oeil à ce problème. Grâce à @tcaswell pour fournir cette solution:
```
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x, y = np.mgrid[0:1:0.01, 0:1:0.01]
r = np.sqrt(x ** 2 + y ** 2)
z = np.sin(6 * np.pi * r)

fig0, ax0 = plt.subplots(1, 1, )
cf0 = ax0.contourf(x, y, z, np.arange(0, .5, .01),
                   extend='both')
cbar0 = plt.colorbar(cf0,)
```
À partir d'ici, si vous n'aimez pas la barre de couleur tiques, vous pouvez les ajuster avec cbar0.set_ticks. J'ai vérifié que cela fonctionne également avec les tricontourf.

J'ai simplifié @tcaswell du code à ce qui est nécessaire pour obtenir le résultat souhaité. Aussi, il a utilisé la nouvelle viridis palette de couleurs, mais j'espère que vous obtenez l'idée.
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C'est la méthode la plus simple sans doute.

...(votre code comme indiqué)
```
plt.colorbar(boundaries=np.linspace(0,1,5)) 
```
...

J'ai rencontré le même problème, et est venu avec un béton (même sens) exemple de ce problème. Le commentaire contourf commande va créer une barre de couleur qui a les mêmes limites que les données, et pas la couleur de limites.

L'option de niveau de tricontourf semble être un bon moyen pour contourner ce problème, bien que cela nécessite la prolonger='deux' option pour inclure des valeurs qui dépassent les niveaux dans l'intrigue.

import matplotlib.tri as mtri
import numpy as np
from numpy.random import randn
from matplotlib import colors

numpy.random.seed(0)
x = randn(300)
y = randn(300)
z = randn(*x.shape)
triangles = mtri.Triangulation(x, y)
bounds=np.linspace(-1,1,10)
# sc = plt.tricontourf(triangles, z, vmax=1., vmin=-1.)
sc = plt.tricontourf(triangles, z, vmax=1., vmin=-1., levels = bounds,\
                    extend = 'both')
cb = colorbar(sc)
_ = ylim(-2,2)
_ = xlim(-2,2)

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