在带有离散颜色条的pcolormesh图中使用extend

Question

我正在尝试创建一个带有离散颜色条的pcolormesh图。输出应符合以下标准：

1. 第一级应为白色
2. 数据应该在某个级别切断
3. 截止上方的数据应该有一个单独的颜色（即色图的最后一种颜色）

我几乎就在那里，但'extend'关键字的行为与我预期的不同（“最大箭头”中的颜色与最后一个级别相同 - 参见示例）。 如何将'vmax'以上的值设置为单独的颜色（即我使用的任何色彩映射的最后颜色）

import numpy as np
import xarray as xr
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

ds = xr.Dataset(
    coords={'lon': np.arange(-180, 180, 10),
            'lat': np.arange(-85, 90, 10)},
    data_vars={'data': (('lat', 'lon'), np.random.rand(18, 36))})

cmap = plt.cm.get_cmap('Reds')
cmap.set_under('w')
# cmap.set_over()  # do something here?
levels = np.arange(0, .7, .1)
ds.data.plot.pcolormesh(
    cmap=cmap,
    vmin=levels[1],
    # vmax=levels[-1],
    extend='max',
    norm = mpl.colors.BoundaryNorm(levels, ncolors=cmap.N, clip=False)
)



我正在使用xarray，但plt.pcolormesh的行为是相同的：

p = plt.pcolormesh(
    np.arange(-180, 180, 10),
    np.arange(-85, 90, 10),
    np.random.rand(18, 36),
    cmap=cmap,
    vmin=levels[1],
    # vmax=levels[-1],
    norm = mpl.colors.BoundaryNorm(levels, ncolors=cmap.N, clip=False)
)
plt.colorbar(p, extend='max') 

Answer 1

的确，如果设置cmap.set_over("blue")，您会看到蓝色，因为值的颜色超过了最大值。

但是，如果要将色彩映射的最后一种颜色用作set_over的颜色，则需要制作一个色彩映射，该色彩映射以最后一种颜色停止。为此，可以使用以下基本原理。如果我们针对色彩图中的6种不同颜色加上过冲值的颜色，我们从该色彩图中选取7种颜色，将第一种颜色替换为白色，并使用前6种颜色作为边界间隔的颜色。然后将最后的颜色用作过冲值的颜色。

import numpy as np; np.random.seed(1)
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors

lon,lat = np.meshgrid(np.arange(-180, 180, 10), np.arange(-85, 90, 10))
data = np.sort(np.random.rand(18, 36),axis=1)

# create 7 boundaries between 0 and 0.6, to have 6 intervals
boundaries = np.arange(0, .7, .1)
# create list of 7(!) colors from colormap
cmap_reds = plt.cm.get_cmap('Reds',len(boundaries))
colors = list(cmap_reds(np.arange(len(boundaries))))
#replace first color with white
colors[0] = "white"
cmap = matplotlib.colors.ListedColormap(colors[:-1], "")
# set over-color to last color of list 
cmap.set_over(colors[-1])

cm = plt.pcolormesh(lon,lat,data,
    cmap=cmap,
    norm = mpl.colors.BoundaryNorm(boundaries, ncolors=len(boundaries)-1, clip=False)
)
plt.colorbar(cm, extend="max")
plt.show()