在contourf中显示不同颜色

Question

我想展示一个二维矩阵，比如下面这个：

2 3 4 5 6 3
1 2 2 4 5 5
1 2 2 2 2 4

我使用 contourf 在 matplotlib 中来完成这个工作，

cmap = colors.ListedColormap(['0.75', (0.2, 0.3, 0.5), 'r', 'b', 'g', 'c'])
bounds = [-0.5, 0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5]
norm = colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)

map = plt.contourf(x, y, Cordi, cmap=cmap, norm=norm, 
                   level=[1,2,3,4,5], vmin=1, vmax=6)

现在问题来了，设置颜色的方式有很多，我想知道这些设置各自负责什么，以及它们的优先级是怎样的。

1. 在我的颜色映射中，有一个 bounds，它限制了颜色在特定范围内。

2. 在 contourf 中，有一个 level，它控制着同样的事情。

3. 在 contour 中，还有 vmin 和 vmax，它们也控制着同样的事情。

我知道 imshow 更适合我的情况，并且它已经成功运行了。但现在谈到 contourf 时，里面有一个 level，这让我感到困惑。

感谢你查看我的问题。

Answer 1

借助这篇文章，

matplotlib标准色图的使用

我大致搞明白了。

整个过程分为两个部分，一个是contourf，另一个是色图(colormap)。

对于色图，主要是定义颜色并进行归一化。这部分决定了在绘图时应该使用什么颜色。

而对于contourf，level则是用来处理你想要绘制的部分。看起来，vmin和vmax在这部分用处不大，或者我还没找到它们的用法。

举个例子，

首先定义一个色图(cmap)：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import colors
cmap1 = plt.cm.jet

cmap = colors.ListedColormap(['r','b','g'])
bounds = [0,1,2,3]
norm = colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)

a = plt.contourf([[1, 1], [3, 3],[5,5]], cmap = cmap, \
norm = norm, levels = [0,1,2])
plt.colorbar()

plt.show()

这意味着在[0,1]之间，颜色是红色；在[1,2]之间，颜色是蓝色，依此类推。

然后，如果你在contourf中定义一个level，比如说[0,1,2]，程序会根据你的level把数据分成不同的部分。在这里，程序只关注[0,1,2]，因为你之前已经设定了这些级别。

在[0,1]之间，中点是0.5，根据色图，它应该是红色，但查看数据发现[0,1]之间没有数据，所以继续。

当涉及到[1,2]时，中点应该是1.5，根据色图，它应该是蓝色，并且在这个范围内有数据，所以数据会被绘制出来。

在这里，level的处理到此结束。程序停止了，尽管你有超过2的数据。

如果我把level改为[0,1,2,3,4,5,6,7]，结果如下。当level超过色图的范围时，超出的部分会显示相同的颜色。在这个例子中，当值超过3时，色图中没有定义处理超过3的颜色，所以它保持与[2,3]范围内相同的颜色。

现在把范围改为[1,2,3,4]，level改为[0.6,1.5,2.5,3.5]，结果如下：

所以，首先的区间[0.6,1.5]，中点是1.05，根据色图，它应该是红色。其余部分遵循相同的规则。