在 plt.contourf 中使用非线性级别时保持颜色图的线性颜色

Question

在以下示例中，我想手动将contourf 绘图的levels 设置为某个变量的分位数（以增强可视化）。

但是给出levels 也会影响colormap 的颜色缩放（看看红色是如何扩展的-> 视觉印象不受影响）：我怎样才能让它们保持线性？

换句话说，如何保持颜色条的颜色与顶部子图中一样，但与底部子图中的值相对应？

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

xvec = np.linspace(-10.,10.,100)
x,y = np.meshgrid(xvec, xvec)
z = -(x**2 + y**2)**2

fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(2)
p0 = ax0.contourf(x, y, z, 100)
fig.colorbar(p0, ax=ax0)
p1 = ax1.contourf(x, y, z, 100, levels=np.percentile(z, np.linspace(0,100,101)))
fig.colorbar(p1, ax=ax1)

plt.show()

我是否错过了一些简单的解决方案（我打赌是的），还是我应该尝试做一些matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap 操作...？！

Answer 1

您可以使用matplotlib.colors.BoundaryNorm 指定用于颜色映射的级别。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors 
import numpy as np

xvec = np.linspace(-10.,10.,100)
x,y = np.meshgrid(xvec, xvec)
z = -(x**2 + y**2)**2

fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(2)
p0 = ax0.contourf(x, y, z, 100)
fig.colorbar(p0, ax=ax0)

levels = np.percentile(z, np.linspace(0,100,101))
norm = matplotlib.colors.BoundaryNorm(levels,256)
p1 = ax1.contourf(x, y, z, 100, levels=levels, norm=norm)
fig.colorbar(p1, ax=ax1)

plt.show()