调整地理绘图的颜色图

Question

我使用 cartopy 绘制了一些地理图。使用两斜率归一化和“RdBu_r”颜色图来绘制气温场。

color_map = 'RdBu_r'
fig = plt.figure(figsize=(16, 12))
ax = plt.axes(projection=prj)

norm = TwoSlopeNorm(vmin=np.min(data), vcenter=273.15, vmax=np.max(data))

filled_contour = ax.contourf(data['longitude'], data['latitude'], data, norm=norm, levels=15, transform=ccrs.PlateCarree(), cmap=color_map, extend='both')

isotherm_0 = ax.contour(data['longitude'], data['latitude'], data, levels=[273.15], colors='green', transform=ccrs.PlateCarree(), linewidths=0.5, linestyles='dashed')

我执行标准化，以便用蓝色阴影覆盖负温度，用红色阴影覆盖正温度。如果数据集包含大范围的负温度和正温度，则地理图似乎没问题：

但是如果存在大量正温度和少量稍微负温度，则地图将不会按预期构建： 在图像中，您可以看到稍微负的温度（最小值为 272.6236 K）是如何用深蓝色阴影（颜色图的极蓝色值）绘制的，而不是像温度略低于零的浅蓝色。

当我绘制放大到这个负温度区域的地理图时，我还得到了一个具有适当的色调分布的漂亮图像： 为什么图2的颜色绘制不正确？我怎样才能避免这种情况？

Answer 1

这基本上是因为

levels

的

contourf

参数中的 bin 数量是固定的。

根据documentation，int

levels

通常会在数据最小值和最大值之间生成等距的轮廓线（有时它可能会导致更少的垃圾箱以使颜色条中的分隔值更好。例如，您的第二个示例只有11 个级别，少于您指定的 15 个）。如果您的数据的最大值太大 ()，则低于 273.15 的小值将落入一个 bin，因此只有一种颜色。

一个简单的解决方案是增加级别数量。假设我们想要范围相对较小的一侧至少有 3 种颜色，则设置 `levels=(np.ptp(data)/(np.min((273.15-np.min(data), np.max(data) )-273.15))/3)).astype(int)。但请注意，当最大值或最小值太接近 273.15 时，这可能会导致级别数量过多。

您还可以尝试使用固定数组和固定

TwoSlopeNorm

手动指定级别。