python matplotlib カスタムカラーバー colorbar - と matplotlib の組み込みカラーバー

追記：ポータル-。 カラーバーのカスタマイズチュートリアル

カスタムカラーバー（マップル/プロットなしでカラーバーを描画する）

参考にしてください。 カスタマイズカラーバーチュートリアル
apiのサンプルコード：colorbar_only.py
  カスタムカラーバーは、既存のダイアグラム（plot/mappable）に依存することなく、自由で制約のない、好きなカラーバーを描くことができます。ここでは、ColorbarBase クラスが使用され、colorbar クラスは既存のダイアグラムに依存する必要があります。
  クラスのパラメータは以下の通りです（クラスのパラメータの記述が見つかりませんでしたので、その一部をご紹介します）。 カラーバー をクリックすると、クラス内の説明が表示されます)。

class matplotlib.colorbar.ColorbarBase(ax, cmap=None, norm=None, alpha=None, values=None, boundaries=None, orientation=' vertical', ticklocation='auto', extend='either', spacing=' uniform', ticks=None, format=None, drawedges=False, filled=True, extendfrac=None, extendrect=False, label=' '）[source] を参照してください。
パラメータの簡単な説明

ax :カラーバーの位置、長さ、幅を設定できます。
norm :カラーバーの最大値と最小値を設定し、正規化するために使用します。
cmap : 色 (このブログ記事の最後の部分 - 推奨カラーバンドとカスタムカラーバンドを参照)
boundaries: extendを使用するには、normの外側にさらに2つの境界が必要です。
orientation: カラーバーの向き、平らか垂直か
extend: 伸びる方向（ノーマル以外のカラーバーは伸びることができる）
ticks: セグメントごとのカスタムティック（表記法）。

以下は、自分でパラメータを調整してみる例です。

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]) # the four parameters are left, bottom, width, and length
	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()

コンターフ機能

  contour と contourf はそれぞれ輪郭線を描画し、輪郭線を塗りつぶします。関数のシグネチャと戻り値は両バージョンとも同じである．両者の描画の例を以下に示す。 python matplotlib 輪郭プロット と matplotlib 中国語ドキュメント

    contourf([X, Y,] Z, [levels], **kwargs) # [ ] means that the argument is optional - it can be given or not given

contourfの基本的な引数です。

X, Y : 配列のようなもの、オプション

  contourfの引数のXとYは両方とも2次元で、Zと同じ形状でなければなりません（例えば、numpy.meshgridで作成）；または両方とも1次元で、len（X） == MがZの列数、len（Y） == NがZの行数でなければなりません。
  もし与えられなければ、X = range(M), Y = range(N) のように、整数のインデックスとみなされる。

Z : 配列のようなもの(N, M)

輪郭線の高さの値を描画します。

levels : int または配列状、オプション

輪郭／領域の数と位置を決定する。
int n の場合、n 個のデータ間隔、つまり n+1 個の等高線が描かれる。水平方向の高さは自動的に選択される。
配列と同様の場合、指定したレベルで等高線が描かれます。値はインクリメンタルでなければならない。

すべてのサブグラフのリボンを追加する

参考にしてください。 Matplotlib 2つのサブプロット、1つのカラーバー
利用可能な場合は、すべてのサブプロットにカラーバーを追加します。

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()

推奨リボン vs カスタムリボン

  描画時には、推奨リボンを使用することができます。での 記録色スケールを用いた等高線 には、cmap パラメータがあり、cmap はリボンです。cmap の値は カラーマップリファレンス .
  次のコードは カラースケールを記録した等高線

cs = ax.contourf(X, Y, z, locator=ticker.LogLocator(), cmap=cm.PuBu_r) # PuBu_r is the inversion of the PuBu ribbon
cbar = fig.colorbar(cs)

  cmap は matplotlib で提供されているリボンですが、独自のリボンを作るには、以下のようにパラメータ colors を使用します。

# Colors is a list of optional colors
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') # Here m is a basemap instance

  cmapでは、いくつかのデフォルトのカラーバンドが提供されています。