Используйте функцию CLIM (эквивалентную функции CAXIS в MATLAB):

plt.pcolor(X, Y, v, cmap=cm)
plt.clim(-4,4)
plt.show()

Использование среды рисунка и .set_clim ()

Было бы проще и безопаснее использовать эту альтернативу, если у вас есть несколько графиков:

import matplotlib as m
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

cdict = {
  'red'  :  ( (0.0, 0.25, .25), (0.02, .59, .59), (1., 1., 1.)),
  'green':  ( (0.0, 0.0, 0.0), (0.02, .45, .45), (1., .97, .97)),
  'blue' :  ( (0.0, 1.0, 1.0), (0.02, .75, .75), (1., 0.45, 0.45))
}

cm = m.colors.LinearSegmentedColormap('my_colormap', cdict, 1024)

x = np.arange(0, 10, .1)
y = np.arange(0, 10, .1)
X, Y = np.meshgrid(x,y)

data = 2*( np.sin(X) + np.sin(3*Y) )
data1 = np.clip(data,0,6)
data2 = np.clip(data,-6,0)
vmin = np.min(np.array([data,data1,data2]))
vmax = np.max(np.array([data,data1,data2]))

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(131)
mesh = ax.pcolormesh(data, cmap = cm)
mesh.set_clim(vmin,vmax)
ax1 = fig.add_subplot(132)
mesh1 = ax1.pcolormesh(data1, cmap = cm)
mesh1.set_clim(vmin,vmax)
ax2 = fig.add_subplot(133)
mesh2 = ax2.pcolormesh(data2, cmap = cm)
mesh2.set_clim(vmin,vmax)
# Visualizing colorbar part -start
fig.colorbar(mesh,ax=ax)
fig.colorbar(mesh1,ax=ax1)
fig.colorbar(mesh2,ax=ax2)
fig.tight_layout()
# Visualizing colorbar part -end

plt.show()

Единственный цветной бар

Лучшей альтернативой является использование одной цветной полосы для всего графика. Существуют разные способы сделать это, этот учебник очень полезен для понимания наилучшего варианта. Я предпочитаю это решение, которое вы можете просто скопировать и вставить вместо предыдущей визуализирующей цветной части кода.

fig.subplots_adjust(bottom=0.1, top=0.9, left=0.1, right=0.8,
                    wspace=0.4, hspace=0.1)
cb_ax = fig.add_axes([0.83, 0.1, 0.02, 0.8])
cbar = fig.colorbar(mesh, cax=cb_ax)

PS

Я бы предложил использовать pcolormesh вместо pcolor, потому что он быстрее (более информация здесь ).

Не уверен, что это самое элегантное решение (это то, что я использовал), но вы можете масштабировать свои данные до диапазона от 0 до 1, а затем изменять цветную панель:

import matplotlib as mpl
...
ax, _ = mpl.colorbar.make_axes(plt.gca(), shrink=0.5)
cbar = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax, cmap=cm,
                       norm=mpl.colors.Normalize(vmin=-0.5, vmax=1.5))
cbar.set_clim(-2.0, 2.0)

С два разных предела, которыми вы можете управлять диапазоном и легендой цветной панели. В этом примере в полосе отображается только диапазон от -0,5 до 1,5, а в цветовой палитре - от -2 до 2 (так что это может быть ваш диапазон данных, который вы записываете до масштабирования).

So вместо масштабирования цветовой карты вы масштабируете свои данные и устанавливаете цветную панель.