Personnalisez les intervalles d'une légende dans matplotlib

Question

Je trace une carte de densité à partir d'un fichier csv en utilisant histogram2D, contourf et matplotlib. S'il vous plaît jeter un oeil sur mon résultat:

, ma demande principale est ho de personnaliser les intervalles de ma légende, je dois avoir seulement 5 intervalles avec un pas de 0,8 par exemple, et en matière de . l'intervalle> 2.5 je veux que ce soit juste sur l'intervalle avec la même couleur et étiquetés par "2.5 et plus est ici le code j'utilise pour personnaliser ma légende:

cmap = plt.cm.get_cmap('Paired', 8) 
cs = m.contourf(xi, yi, g, cmap = cmap) 
cbar = plt.colorbar(cs, orientation='horizontal') 
cbar.set_label('la densite des impacts foudre',size=18) 

# Set borders in the interval [0, 1] 
bound = np.linspace(0, 1, 9) 
# Preparing borders for the legend 
bound_prep = np.round(bound * 7, 2) 
# Creating 8 Patch instances 
plt.legend([mpatches.Patch(color=cmap(b)) for b in bound[:-1]], 
     ['{} - {}'.format(bound_prep[i], bound_prep[i+1] - 0.01) for i in range(8)], bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2) 
plt.gcf().set_size_inches(15,15) 
plt.show() 

i besoin donc, fondamentalement, une légende similaire à celui-ci:

Des idées?

Answer 1

Je ne suis pas sûr, si je comprenais maintenant tout correctement. Pour moi, il serait logique d'utiliser exactement le même nombre de niveaux dans l'intrigue comme indiqué dans la légende.

Bien sûr, vous pouvez sélectionner les niveaux à utiliser manuellement via l'argument levels à contourf.

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

x= np.linspace(-3,3) 
X,Y = np.meshgrid(x,x) 
Z = np.exp(-(X**2+Y**2)) 

levels = [0,.1,.2,.3,.4,.5,1] 
cmap=plt.cm.get_cmap("Paired") 
colors=list(map(cmap, range(len(levels)))) 


fig,ax=plt.subplots() 
cf = ax.contourf(X,Y,Z, levels=levels, colors=colors) 
fig.colorbar(cf) 

handles = [plt.Rectangle((0,0),1,1, color=c) for c in colors] 
labels = [u"de {} à {}".format(levels[i], levels[i+1]) for i in range(len(levels)-1)] 
labels[-1] = "plus de {}".format(levels[-2]) 
ax.legend(handles, labels) 

plt.show()