Matplotlib + Cartopy：如何在自定义颜色表中使用contourf

Question

我有一组要用于使用contourf绘制地图的contourf 。

我需要针对该地图具有特定的颜色托盘，涉及特定的数据点，并且需要为超出限制的数据设置颜色。

因此，我的levels=[0, 2, 20, 100] cmap levels=[0, 2, 20, 100]并且我正在寻找一个像下面这样的cmap ：

cmap=LinearSegmentedColormap.from_list([
  (0,   color1),
  (2,   color2),
  (20,  color3),
  (100, color4),
])
cmap.set_over(color5)

问题是必须对点进行归一化，如下所示：

cmap=LinearSegmentedColormap.from_list([
  (0 / max_value,   color1),
  (2 / max_value,   color2),
  (20 / max_value,  color3),
  (100 / max_value, color4),
])
cmap.set_over(color5)

我的问题是，我的数据是可变的，所以我不知道我的max_value是什么。 我只想“忽略”数据超过100，并用color5对其进行绘制。

我知道我可以事先处理我的数据，并使所有超过100的数据变为实际100，或者实时找到max_value ，但是这些方法对我来说似乎很糟糕。

有没有一种方法可以使用matplotlib函数来实现？

Answer 1

我最终标准化了[0,1]之间的数据，如下所示：

def normalizer(lower_bound, upper_bound):
    _lower = float(lower_bound)
    _upper = float(upper_bound)

    def do_norm(x):
        return (float(x) - _lower) / (_upper - _lower)

    return do_norm

normalize = normalizer(0, 20)
normalize(10)  # 0.5