python - matplotlib contourf 具有极值

Question

我有我想用极端边缘值绘制的数据，下面给出的是一个通用示例：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn-white')
import numpy as np

Z = np.random.rand(100,100)

plt.contourf(Z, 100, cmap='RdGy', vmin=0, vmax=1)
plt.colorbar()
plt.show()

使用上面的代码，我得到了这个图：

但是，如果我只更改 Z 的一行以包含极值，它会“主导”整个情节：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn-white')
import numpy as np

Z = np.random.rand(100,100)
Z[:1] *= 100

plt.contourf(Z, 100, cmap='RdGy', vmin=0, vmax=1)
plt.colorbar()
plt.show()

我的问题是这样的：在第二个例子中，虽然我有极值，但所有有趣的事情显然都发生在 0 和 1 的范围内，这完全由我在第一行输入的乘法支配，即使我设置了 vmin 和vmax 相应地。如何在“关注”0-1 范围的同时保持数据原样？我真的不在乎第一行发生了什么，因为我只关心值 1-100 可以有一种颜色。

非常感谢。

标签： pythonmatplotlibplotcontourf

Answer 1

这似乎是一种已知行为，如本期GH 问题中所述。

一种解决方法（在问题评论中给出）是使用可迭代的levels参数而不是依赖vminand vmax。

这是一个代码片段，展示了如何vmin以及vmax可以使用pcolormesh（正如您在评论中所说），但如何使用contourf.

import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn-white')
import numpy as np


def main():
    fig, axs = plt.subplots(2)
    Z = np.random.rand(100,100)
    Z[:1] *= 100

    cmap = plt.get_cmap("viridis")

    p1 = axs[0].pcolormesh(Z, vmin=0., vmax=1, cmap=cmap)
    fig.colorbar(p1, ax=axs[0])
    p2 = axs[1].contourf(Z, levels=np.linspace(0, 1, 100), cmap=cmap)
    fig.colorbar(p2, ax=axs[1], ticks=np.linspace(0, 1, 5))
    plt.show()

if __name__ == '__main__':
    main()