双图共享Colorbar及值域问题：不同值域时失效的解决咨询

原代码确实不适用于两张图值域不同的通用场景——你最后将第二张图的im对象传给plt.colorbar()，色条自然只会匹配这张图的数值范围。

要让共享色条覆盖两张图的全部值域，可按以下步骤修改：

• 先生成两张图的数据集，计算全局的最小值和最大值
• 在两张图的imshow()中统一指定vmin和vmax参数，强制它们使用相同的数值区间
• 最后基于任意一个图像对象创建共享色条即可

修改后的代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)

# 生成两张图的数据
data1 = np.random.uniform(low=0.00001, high=5, size=(100,100))
data2 = np.random.uniform(low=0.3, high=0.6, size=(100,100))

# 计算全局的最小值和最大值
vmin = min(data1.min(), data2.min())
vmax = max(data1.max(), data2.max())

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(12,9))
# 统一指定vmin和vmax，确保两张图用同一颜色映射区间
im1 = ax1.imshow(data1, vmin=vmin, vmax=vmax)
im2 = ax2.imshow(data2, vmin=vmin, vmax=vmax)

# 基于任意一个图像对象创建共享色条
plt.colorbar(im1, ax=[ax1, ax2], aspect=40)
plt.show()

修改后，色条范围会覆盖两张图数据的全部值域，两张图的颜色映射也会基于这个全局区间统一显示，保证数据对比的一致性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marco