python - Matplotlib + Cartopy : How to use contourf with custom colormap

Question

我有一组点，用于使用 contourf 绘制 map 。

我需要为这张 map 提供一个特定的调色板，涉及特定的数据点，以及为超出限制的数据设置的颜色。

所以，我有 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)

问题是点必须标准化，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 是多少。我只是想“忽略”数据超过 100，并用 color5 绘制它。

我知道我可以事先操纵我的数据，让所有超过 100 的数据实际上都为 100，或者实时找到 max_value，但这些方法对我来说似乎很老套。

有没有办法使用matplotlib函数来实现这一点？

Answer 1

我最终在 [0,1] 之间标准化了我的数据，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