我有一个值的空间字段,在一天的过程中会定期输出这些值。我正在密谋,contourf
并希望在当天的数据中执行以下操作:
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()
这是一个坏情节的例子。颜色似乎有限,但是颜色栏会更改其颜色/标签限制。我该如何解决?
这是一个好情节的例子。
事实证明,contourf在设置颜色图的级别时有些棘手,请参见此答案。您可以通过对轮廓进行归一化来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()
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