使用python/cartopy设置plt.colorbar范围

使用python/cartopy设置plt.colorbar范围时，可以通过以下步骤完成：

导入必要的库：

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs

创建地图投影：

projection = ccrs.PlateCarree()

创建一个图形对象和一个坐标轴对象：

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': projection})

绘制地图数据：

# 假设有一个名为data的二维数组，表示地图上的数据
# 绘制地图轮廓
ax.coastlines()
# 绘制数据
im = ax.imshow(data, transform=projection, cmap='jet')

设置colorbar的范围：

# 假设colorbar的范围为0到100
vmin = 0
vmax = 100
# 设置colorbar的范围
im.set_clim(vmin, vmax)

添加colorbar：

# 添加colorbar
cbar = plt.colorbar(im, ax=ax, orientation='vertical', shrink=0.8)

完整的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs

# 创建地图投影
projection = ccrs.PlateCarree()

# 创建一个图形对象和一个坐标轴对象
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': projection})

# 假设有一个名为data的二维数组，表示地图上的数据
# 绘制地图轮廓
ax.coastlines()

# 绘制数据
im = ax.imshow(data, transform=projection, cmap='jet')

# 设置colorbar的范围
vmin = 0
vmax = 100
im.set_clim(vmin, vmax)

# 添加colorbar
cbar = plt.colorbar(im, ax=ax, orientation='vertical', shrink=0.8)

plt.show()

在这个例子中，我们使用了Python的matplotlib库和cartopy库来绘制地图，并使用plt.colorbar函数添加了一个colorbar。colorbar的范围可以通过设置imshow对象的clim属性来指定。这个例子中使用的是jet颜色映射，你可以根据需要选择其他的颜色映射。

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