Python 如何在matplotlib颜色栏中创建自定义断点？

我从matplotlib自定义cmap示例页面借用了一个示例：

这将生成具有不同数量着色轮廓的相同图像，如“箱数”中指定的：

n_箱

：

然而，我感兴趣的不仅仅是箱子的数量，还有颜色值之间的特定断点。例如，当右上方子批次中的

nbins=6

时，如何指定要填充的箱子范围，以便在这些自定义区域中填充阴影：

n_bins_ranges = ([-10,-5],[-5,-2],[-2,-0.5],[-0.5,2.5],[2.5,7.5],[7.5,10])

---

是否也可以指定断点的包容性？例如，我想在-2和0.5之间指定它是否为

-2边界规范

，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors
import numpy as np
x = np.arange(0, np.pi, 0.1)
y = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.cos(X) * np.sin(Y) * 10

colors = [(1, 0, 0), (0, 1, 0), (0, 0, 1)]  # R -> G -> B
n_bin = 6  # Discretizes the interpolation into bins
n_bins_ranges = [-10,-5,-2,-0.5,2.5,7.5,10]
cmap_name = 'my_list'
fig, ax = plt.subplots()

# Create the colormap
cm = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list(
            cmap_name, colors, N=n_bin)
norm = matplotlib.colors.BoundaryNorm(n_bins_ranges, len(n_bins_ranges))
# Fewer bins will result in "coarser" colomap interpolation
im = ax.imshow(Z, interpolation='nearest', origin='lower', cmap=cm, norm=norm)
ax.set_title("N bins: %s" % n_bin)
fig.colorbar(im, ax=ax)

plt.show()

或者，如果需要比例间距，即颜色之间根据其值的距离

fig.colorbar(im, ax=ax, spacing="proportional")

像美国一样

---

如果

b[i]太棒了！感谢您传递文档链接，并建议添加（不是减法，对吗？）任意小的数字来移动等式的一侧。为了继续使colorbar数以线性间隔排列，我是否会像colorbar api中讨论的那样传递norm参数
fig.colorbar（im，ax=ax，norm=norm）
？我用我认为你所说的线性间隔更新了答案。你实际上并不打算在问题中回答你的问题（因为如果你已经回答了，它就不再是一个问题了，对吗？），相反，你可以为你自己的问题提供答案。
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors
import numpy as np
x = np.arange(0, np.pi, 0.1)
y = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.cos(X) * np.sin(Y) * 10

colors = [(1, 0, 0), (0, 1, 0), (0, 0, 1)]  # R -> G -> B
n_bin = 6  # Discretizes the interpolation into bins
n_bins_ranges = [-10,-5,-2,-0.5,2.5,7.5,10]
cmap_name = 'my_list'
fig, ax = plt.subplots()

# Create the colormap
cm = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list(
            cmap_name, colors, N=n_bin)
norm = matplotlib.colors.BoundaryNorm(n_bins_ranges, len(n_bins_ranges))
# Fewer bins will result in "coarser" colomap interpolation
im = ax.imshow(Z, interpolation='nearest', origin='lower', cmap=cm, norm=norm)
ax.set_title("N bins: %s" % n_bin)
fig.colorbar(im, ax=ax)

plt.show()

fig.colorbar(im, ax=ax, spacing="proportional")