只需指定vmin=0, vmax=1。
默认情况下，imshow将数据规范化为其最小值和最大值。您可以使用vmin和vmax参数或norm参数（如果您想要非线性缩放）来控制。
举个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

data = [[0, 0.25], [0.5, 0.75]]

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(data, cmap=plt.get_cmap('hot'), interpolation='nearest',
               vmin=0, vmax=1)
fig.colorbar(im)
plt.show()

您还可以在imshow调用后通过在图像上定义的Normalize对象更新vmin和vmax。Normalize对象定义了autoscale()方法，可以更新vmin和vmax。

import matplotlib.pyplot as plt

data = [[0, 0.25], [0.5, 0.75]]

im = plt.imshow(data, cmap='hot')
plt.colorbar(im)
im.norm.autoscale([0, 1])
#                 ^^^^^^    <---- smaller value -> vmin; greater value -> vmax

clim()也可以用于更新当前图像的vmin/vmax。

im = plt.imshow(data, cmap='hot')
plt.colorbar(im)
plt.clim(0, 1)

另外，还可以通过Axes示例上的images属性访问图像，即im = plt.gca().images[0]。