下面，我将详细解释每一步所需做的事情，并提供相应的代码示例。

步骤1：导入所需的库

在开始之前，我们需要导入一些必要的库。通常情况下，我们需要使用 matplotlib 库来进行图形绘制。以下是导入所需库的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
步骤2：创建用于绘图的数据
在设置colorbar范围之前，我们首先需要创建一些用于绘图的数据。这里我们可以使用numpy库生成一个二维数组作为示例数据。以下是创建数据的代码：
data = np.random.random((10, 10))  # 生成一个10x10的随机二维数组
步骤3：创建绘图对象
在开始绘制图像之前，我们需要先创建一个绘图对象。以下是创建绘图对象的代码：
fig, ax = plt.subplots()  # 创建一个绘图对象，返回一个包含figure和axes的元组
步骤4：绘制图像
接下来，我们可以使用创建的绘图对象来绘制图像。在这个示例中，我们使用imshow函数绘制一个热图。以下是绘制图像的代码：
image = ax.imshow(data)  # 绘制热图
步骤5：添加colorbar
在绘制图像之后，我们可以添加一个colorbar，用于表示图像的数值范围。以下是添加colorbar的代码：
cbar = plt.colorbar(image)  # 添加colorbar
步骤6：设置colorbar范围
最后，我们需要设置colorbar的范围。我们可以使用set_clim方法来指定colorbar的最小值和最大值。以下是设置colorbar范围的代码：
cbar.set_clim(0, 1)  # 设置colorbar范围为0到1
以上就是完整的设置colorbar范围的流程和代码示例。
需要注意的是，在这个示例中，我们设置了热图的数值范围为0到1，并将colorbar的范围设置为相同的范围。你可以根据自己的需求来调整范围。
希望以上解释能够帮助到你，如果你有任何问题，随时向我提问。祝好运！
                            
recvfrom失败返回NO ERROR
                            
 socket 非阻塞模式下的 recv 行为非阻塞模式下如果当前无数据可读，recv 函数将立即返回，返回值为 -1，错误码为 EWOULDBLOCK。将客户端代码修成一下：/**
 * 验证阻塞模式下recv函数的行为，client端，blocking_client_recv.cpp
 * zhangyl 2018.12.17
#include <sys/typ