如何设置轮廓线和颜色界限

Question

我有一个值的空间域，在一天中以固定的间隔输出。我正在用contourf绘制，我想在一天的数据过程中执行以下操作：

• 将colobar上的颜色限制为表示一天中数据的最小值和最大值的值
• 在24小时曲线图上保持颜色条静态，以天的最大值和最小值为准
• 在24小时内保持标签静止

例如：

data = np.random.uniform(0, 5, size=(24,30,30))
data[3,:,:]=np.random.uniform(1,3,size=(30,30))  # example of bad plot
fgsize=(12,4)
numrecs = np.size(data,axis=0)
cbar_min = np.min(data)
cbar_max = np.max(data)
cbarlabels = np.linspace(np.floor(cbar_min), np.ceil(cbar_max), num=5, endpoint=True)


for tt in range(0, numrecs):
    plt.figure(figsize=fgsize, dpi=80)
    plt.title('this is a title')
    plt.contourf(data[tt, :, :], 35, vmin=cbar_min, vmax=cbar_max, cmap='coolwarm')
    cbar =plt.colorbar()
    cbar.set_ticks(cbarlabels)
    cbar.set_ticklabels(cbarlabels)
    cbar.set_label('my data has units')
    plt.show()
    plt.close()

这是一个bad plot的例子。颜色看起来是有限的，但是颜色栏改变了它的颜色/标签限制。我怎么解决这个问题？在

下面是一个good plot的示例。在

Answer 1

事实证明，在为colormap设置级别时，contourf有点棘手，请参见this answer。通过对轮廓进行法线化，可以获得适当的限制和颜色，如下所示：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.random.uniform(0, 5, size=(24,30,30))
data[3,:,:]=np.random.uniform(1,3,size=(30,30))  # example of bad plot
fgsize=(12,4)
numrecs = np.size(data,axis=0)
cbar_min = np.min(data)
cbar_max = np.max(data)
cbarlabels = np.linspace(np.floor(cbar_min), np.ceil(cbar_max), num=5, endpoint=True)

# Set the normalisation for 35 levels (as in your example)
import matplotlib.colors as mc
levels = np.linspace(np.floor(cbar_min), np.ceil(cbar_max), 35) # to draw 35 levels
norm = mc.BoundaryNorm(levels, 256)

for tt in range(0, numrecs):
    print cbar_min, cbar_max
    plt.figure(figsize=fgsize, dpi=80)
    plt.title('this is a title')

    # Draw those levels, with proper normalisation, here:
    plt.contourf(data[tt, :, :], levels, vmin=cbar_min, vmax=cbar_max, cmap='coolwarm', levels=levels, norm=norm)

    cbar = plt.colorbar()
    cbar.set_ticks(cbarlabels)
    cbar.set_ticklabels(cbarlabels)
    cbar.set_label('my data has units')
    plt.show()