如何使用contourf设置Colorbar范围

Question

如何在使用contourf时减小色条限制？图形本身的颜色边界已经通过"vmin"和"vmax"很好地设置，但色条边界没有被修改。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(20)
y = np.arange(20)
data = x[:,None]+y[None,:]

X,Y = np.meshgrid(x,y)
vmin = 0
vmax = 15

#My attempt
fig,ax = plt.subplots()
contourf_ = ax.contourf(X,Y,data, 400, vmin=vmin, vmax=vmax)
cbar = fig.colorbar(contourf_)
cbar.set_clim( vmin, vmax )

# With solution from https://dev59.com/A1QJ5IYBdhLWcg3wiWeb
levels = np.linspace(vmin, vmax, 400+1)
fig,ax = plt.subplots()
contourf_ = ax.contourf(X,Y,data, levels=levels, vmin=vmin, vmax=vmax)
cbar = fig.colorbar(contourf_)
plt.show()

从 "在matplotlib中设置Colorbar范围" 的解决方案适用于pcolormesh，但不适用于contourf。我想要的结果看起来像下面这样，但是要使用contourf。

fig,ax = plt.subplots()
contourf_ = ax.pcolormesh(X,Y,data[1:,1:], vmin=vmin, vmax=vmax)
cbar = fig.colorbar(contourf_)

如果限制被扩大，那么从 "set colorbar range with contourf" 的解决方案可能还可以接受，但如果限制被缩小，就不行了。

我正在使用 matplotlib 3.0.2。

- Guillaume

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第二种解决方案有什么问题吗？在我看来，它看起来就是期望的结果。 - ImportanceOfBeingErnest

我已经编辑了我的问题以使其更清晰。我想要一个结果，看起来像使用pcolormesh的结果，但是使用contourf。 - Guillaume

看起来你想把背景变成黄色。ax.set_facecolor(plt.cm.viridis(1.0)) - ImportanceOfBeingErnest

在传递给等高线之前，您还可以将数据剪切到vmax或略高的位置。 - Jody Klymak

谢谢，ax.set_facecolor(plt.cm.viridis(1.0)) 可以解决问题，但只适用于下限或上限（在上面的示例中，它无法与vmin=3和vmax=15一起使用）。 - Guillaume

Answer 1

我不确定它已经存在多久了，但在 matplotlib 3.5.0 中的 contourf 中有一个“扩展”选项，可以在色条上制作一个可爱的小箭头。请参见 contourf 帮助页面。在您的情况下，我们可以执行以下操作：

fig,ax = plt.subplots()
contourf_ = ax.contourf(X,Y,data, levels=np.linspace(vmin,vmax,400),extend='max')
cbar = fig.colorbar(contourf_,ticks=range(vmin, vmax+3, 3))

- Frank Samuelson

Answer 2

以下内容始终会生成一个具有与图表中颜色相对应的颜色条，但不会显示范围之外的值的颜色。

它可以进行编辑（请参见内联注释），以便为您提供所需的确切结果，但是颜色条的颜色仍然与图表中的颜色相对应，这仅是由于使用的特定颜色映射（我想）。

# Start copied from your attempt
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(20)
y = np.arange(20)
data = x[:, None] + y[None, :]

X, Y = np.meshgrid(x, y)
vmin = 0
vmax = 15


fig, ax = plt.subplots()

# Start of solution
from matplotlib.cm import ScalarMappable
levels = 400

level_boundaries = np.linspace(vmin, vmax, levels + 1)

quadcontourset = ax.contourf(
    X, Y, data,
    level_boundaries,  # change this to `levels` to get the result that you want
    vmin=vmin, vmax=vmax
)


fig.colorbar(
    ScalarMappable(norm=quadcontourset.norm, cmap=quadcontourset.cmap),
    ticks=range(vmin, vmax+5, 5),
    boundaries=level_boundaries,
    values=(level_boundaries[:-1] + level_boundaries[1:]) / 2,
)

针对不能处理超出 [vmin,vmax] 范围内的值的情况，永远正确的解决方案：

请求的解决方案：

- Martin

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谢谢！非常有帮助。实际上，将ScalarMappable传递给colorbar()（而不是轮廓）就足以解决问题。没有必要显式设置级别和值。 - Guillaume

啊，没错！尽管当您想要一个“分段”的颜色尺度仅包含10个级别时，您还必须传递级别和值：否则，颜色条将是连续的，而不仅仅显示这10个级别。 - Martin