Question

是否可以强制plt.scatter与plt.contourf和plt.contour处于相同的颜色级别？例如，我的代码就是这样的情节：

制作第一个子图，我用

cs=m[0].scatter(xs,ys,c=obsData,cmap=plt.cm.jet)
m.colorbar(cs)

要制作第二个子图，我使用

cs2=m[1].contourf(x,y,areaData,cmap=cs.cmap)

对于每个后续的子图，我使用

m[ind].contourf(x,y,areaData,cmap=cs.cmap,levels=cs2.levels

其中在循环中重新计算areaData。

我的问题是，如何强制第一个子图与其他子图具有相同的颜色？我正在寻找与levels=cs2.levels关键字参数等效的等价物。

Answer 1

正如您在评论中所述，您的散点图和轮廓数据并不直接相关，但您希望将它们显示在同一色彩图上。

我建议设置一个包含两组数据的公共颜色范围。由于obsData指向散点并且areaData指向轮廓，因此我设置

vmin,vmax = (fun(np.concatenate([obsData,areaData])) for fun in (np.min,np.max))

确定收集的数据集的范围（显然，对多个输入数据集进行推广）。这些可以传递给scatter和contourf来设置颜色映射的限制：

cs = m[0].scatter(xs,ys,c=obsData,cmap=plt.cm.viridis,vmin=vmin,vmax=vmax)
cs2 = m[1].contourf(x,y,areaData,cmap=cs.cmap,vmin=vmin,vmax=vmax)

有些手动增加跨度可能是为了获得漂亮的结果。

请注意，我将色彩映射更改为viridis。如果您真的想公平地表示您的数据，this should be your first step。