在 matplotlib 颜色栏中设置次要刻度的数量答案

【问题标题】：Set the number of minor ticks in matplotlib colorbar在 matplotlib 颜色栏中设置次要刻度的数量
【发布时间】：2022-01-20 22:03:55
【问题描述】：

我可以使用从here借来的以下代码来设置颜色条的主要刻度数：

cbar = plt.colorbar()
cbar.ax.locator_params(nbins=5)

有没有类似的方法来设置颜色条的小刻度？

【问题讨论】：

标签： python matplotlib colorbar

【解决方案1】：

您可以使用AutoMinorLocator 设置次要刻度的数量（注意，在设置n=4 时，主要刻度之一被计为1）。这是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import AutoMinorLocator, ScalarFormatter
import numpy as np

data = np.random.rand(10, 10)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, figsize=(12, 5))

img1 = ax1.imshow(data, cmap='inferno', aspect='auto', vmin=0, vmax=1)
cbar1 = plt.colorbar(img1, ax=ax1)
ax1.set_title('default colorbar ticks')

img2 = ax2.imshow(data, cmap='inferno', aspect='auto', vmin=0, vmax=1)
cbar2 = plt.colorbar(img2, ax=ax2)
# 3 major ticks
cbar2.ax.locator_params(nbins=3)
# 4 minor ticks, including one major, so 3 minor ticks visible
cbar2.ax.yaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator(n=4))
# show minor tick labels
cbar2.ax.yaxis.set_minor_formatter(ScalarFormatter())
# change the color to better distinguish them
cbar2.ax.tick_params(which='minor', color='blue', labelcolor='crimson')
ax2.set_title('3 major, 4 minor colorbar ticks')

plt.tight_layout()
plt.show()

【讨论】：