まず、自己回答の質問として意図されていました。これは、特定の状況で役立つと思われるためです。 this postの場合テキストを重複させないように他のすべてのラベルを隠そうとしましたが、1つの選択肢はすべてのラベルを保持し、重複を避けるように（ラベルが狂っていない場合）この投稿は解決することを目的としています：matplotlibカラーバー交互に表示されるトップボトムラベル
トップとボトムのラベルが交互になるようにmatplotlibカラーバーを作成するには？簡単な実施例に
ジャンプ：基本的には下のラベルはデフォルトの方法cbar.ax.set_xticklabels(lbot)を使用してプロットされ
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
#------------------Get some data------------------
X = numpy.arange(100)
Y = numpy.arange(100)
Z = numpy.arange(100**2).reshape((100,100))
levels=numpy.arange(0,100**2,1000)
ltop=levels[::2] # labels appear on top
lbot=levels[1:][::2] # labels appear at bottom
#-----------------------Plot-----------------------
f = plt.figure()
ax = f.gca()
cf = ax.contourf(X,Y,Z,100)
cbar=plt.colorbar(cf,orientation='horizontal',ticks=lbot,drawedges=True)
vmin=cbar.norm.vmin
vmax=cbar.norm.vmax
#-------------Print bottom tick labels-------------
cbar.ax.set_xticklabels(lbot)
#--------------Print top tick labels--------------
for ii in ltop:
cbar.ax.text((ii-vmin)/(vmax-vmin), 1.5, str(ii), transform=cbar.ax.transAxes, va='bottom', ha='center')
plt.show(block=False)
。一番上のラベルについては、cbar.ax.text()を使って手動で追加しました。カラーバーが延長/オーバーフローを持っている場合、三角形が値オーバーフローを示すために、関連するエンドで使用されている
： 
EDIT：私の答えへの重要なUPDATE
プロットは、このようになります。 。このような場合、上のラインの目盛りのラベルは、カラーバーのセクションと適切に整列するために、ある程度の調整が必要です。
デフォルトでは、三角形のサイズはカラーバー軸の5％です。これは、ラベルを整列するための適切なオフセットとスケーリングを得るために使用されます。
以下の両端の両端に延長された例を参照してください。私の以前の方法を使用して、その結果は次のようになります。一番上の行に
2つのエンド番号は三角形の先端に位置合わせされています。 1つの端だけが伸びていて、輪郭レベルの数が多い場合（> = 10程度）、ミスアライメントが悪化します。
補正後のプロット：あなたは双子のAxesオブジェクトを追加しても、すべての設定中にあり、すべての奇数ティックを設定することができ
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
#------------------Get some data------------------
X = numpy.linspace(-1,1,100)
Y = numpy.linspace(-1,1,100)
X,Y=numpy.meshgrid(X,Y)
Z=numpy.sin(X**2)
levels=numpy.linspace(-0.8,0.8,9)
ltop=levels[::2] # labels appear on top
lbot=levels[1:][::2] # labels appear at bottom
#-----------------------Plot-----------------------
f = plt.figure()
ax = f.gca()
cf = ax.contourf(X,Y,Z,levels,extend='both')
cbar=plt.colorbar(cf,orientation='horizontal',ticks=lbot,drawedges=True)
#------------Compute top tick label locations------------
vmin=cbar.norm.vmin
vmax=cbar.norm.vmax
if cbar.extend=='min':
shift_l=0.05
scaling=0.95
elif cbar.extend=='max':
shift_l=0.
scaling=0.95
elif cbar.extend=='both':
shift_l=0.05
scaling=0.9
else:
shift_l=0.
scaling=1.0
#-------------Print bottom tick labels-------------
cbar.ax.set_xticklabels(lbot)
#--------------Print top tick labels--------------
for ii in ltop:
cbar.ax.text(shift_l + scaling*(ii-vmin)/(vmax-vmin),
1.5, str(ii), transform=cbar.ax.transAxes,
va='bottom', ha='center')
plt.show(block=False)
： 
そして、これが正しいプロットを生成するためのコードです元のAxesのティック。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Make the plot
fig, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(5,5))
fig.subplots_adjust(bottom=0.2)
## Trick to have the colorbar of the same size as the plot
box = ax.get_position()
cax = fig.add_axes([box.xmin, box.ymin - 0.1, box.width, 0.03])
m = ax.matshow(np.random.random(100).reshape(10,10), aspect="auto") # Don't forget auto or the size of the heatmap will change.
cb = plt.colorbar(m, cax=cax, orientation="horizontal")
# Add twin axes
cax2 = cax.twiny()
# get current positions and values of the ticks.
# OR you can skip this part and set your own ticks instead.
xt = cax.get_xticks()
xtl = [i.get_text() for i in cax.get_xticklabels()]
# set odd ticks on top (twin axe)
cax2.set_xticks(xt[1::2])
cax2.set_xticklabels(xtl[1::2])
# set even ticks on original axes (note the different object : cb != cax)
cb.set_ticks(xt[::2])
cb.set_ticklabels(xtl[::2])
HTH