使用mpl_toolkits.axes_grid1中的make_axes_locatable()模块生成图形刻度的分割刻度

matplotlib是一个功能强大的绘图库，可以用于生成各种类型的图表。mpl_toolkits.axes_grid1是matplotlib的一个扩展模块，提供了一种方便的方法来生成图形刻度的分割刻度带，以提高图表的可读性。

下面是使用mpl_toolkits.axes_grid1中的make_axes_locatable()模块生成图形刻度的分割刻度带的使用例子。

首先，我们需要导入需要的模块和函数：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable

接下来，我们创建一个图表，并绘制一些数据：

fig, ax = plt.subplots()
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
im = ax.imshow(data)

然后，我们使用make_axes_locatable()函数创建一个AxesLocator对象，并使用它创建一个新的Axes对象：

divider = make_axes_locatable(ax)
cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.1)

上述代码中，我们将AxesLocator对象的位置参数设置为"right"，表示我们想要将新的Axes对象放置在原始图表的右侧。我们还设置了new_axes对象的大小为"5%"，表示我们希望新的Axes对象的大小为原始图表宽度的百分之五，并将pad参数设置为0.1，表示我们希望在新的Axes对象和原始图表之间留下10%的间距。

最后，我们可以使用新的Axes对象来生成图形刻度的分割刻度带：

plt.colorbar(im, cax=cax)

上述代码中，我们使用plt.colorbar()函数生成一个颜色条，并将新的Axes对象cax作为参数传递给该函数。这将在新的Axes对象上创建一个颜色条，用于显示图表中数据的颜色范围。

最后，我们使用plt.show()函数将图像显示出来：

plt.show()

完整的示例代码如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable

fig, ax = plt.subplots()
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
im = ax.imshow(data)

divider = make_axes_locatable(ax)
cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.1)

plt.colorbar(im, cax=cax)

plt.show()

运行上述代码将生成一个带有图形刻度的分割刻度带的图表，图形刻度位于原始图表的右侧。你可以根据需要调整分割刻度带的位置和大小，以适应你的图表。