import matplotlib as mplfrom matplotlib import cmfs = 13 # 设置字体大小# 设置色条cmap = cm.get_cmap('jet') # cmap = cm.get_cmap('jet', 10) # 将色条分成10截norm = mpl.colors.Normalize(vmin=0, vmax=30) # 设置色条表示的数值范围im1 = mpl.cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap) # 设置映射很重要ax1.contourf(percent_1, cmap=cmap, norm=norm) # 绘制填色图# 绘制色条ax9 = fig.add_axes([0.17, 0.1, 0.5, 0.02])# ticks与norm对应cb = plt.colorbar(im1, cax=ax9, orientation='horizontal', extend='max', ticks=np.linspace(0, 30, 7))cb.ax.set_title('percent/%', fontsize=fs, loc='right')cb.ax.tick_params(labelsize=fs, direction='in') # 设置刻度标注字体大小
上述代码直接绘制填色图，出现了颜色与数值不能正确对应的问题（如下图）
上图大部分的颜色应该是深蓝色（数值为0）才对， 但是这时候它不能正确显示颜色。
解决的办法是在contourf函数中加上level参数（如果数组类型不行，就改成数字试一下），画出来的图就能正确显示与数值对应的颜色啦！
level = np.arange(0, 31) # 色条的最大值为30时ax1.contourf(percent_1, level, cmap=cmap, norm=norm)
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