如何给一串数字对应颜色（color bar）？

且行且追问

我有一串数字，代表不同的温度数值，比如25，26.7，28，29，33.4，36

如何做一个color bar，给不同的温度数值对应一个合适的颜色？

且行且追问

问题主要在于数字是不均匀分布的，所以颜色在color bar上也是不均匀分布的

是冉冉升起的冉

gsn_define_colormap(wks,"temp_diff_18lev")
res@cnLevelSelectionMode= "ExplicitLevels"
res@cnLevels = (/-20,-16,-14,-12,-10,-8,-6,-4,-2,0,2,4,6/); 值
res@cnFillColors = (/2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13/) ;颜色设置

这种试试可以么。

且行且追问

是冉冉升起的冉 发表于 2022-7-12 12:02
gsn_define_colormap(wks,"temp_diff_18lev")
res@cnLevelSelectionMode= "ExplicitLevels"
res@cnLevels ...

不是画contour哈

比如说我要找出和数值对应的颜色，然后把散点画上对应的颜色

guoguohh

如果你的散点是用cn的source画的，可以参考这个：
rest=res
  rest@cnLevelSelectionMode="ExplicitLevels"
  rest@cnLevels=(/0.05,0.1/)
  rest@cnFillPalette="GMT_gray"
  rest@cnFillColors         = (/1,4,-1/)
  rest@cnFillPattern        =17
  rest@cnFillScaleF=0.6
  rest@cnFillDotSizeF  = 0.0015
  rest@cnInfoLabelOn=False
  rest@lbLabelBarOn=False

SolaProject

如果用Python的话，给个参考吧
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
# 随机生成一个序列作为案例, 替换成你实际的序列
np.random.seed(19680801)
data = np.round(np.random.randn(5, 5))
valueList = np.array([-2., -1., 0., 1., 2.])
# 设置边界值
boundList = np.ones([valueList.shape[0] + 1])
boundList[1:-1:] = (valueList[1::] + valueList[0:-1:])/2
boundList[0] = valueList[0]*2 - boundList[1]
boundList[-1] = valueList[-1]*2 - boundList[-2]
# 绘图
cmap = mpl.cm.viridis # 里面用你想用的cmap名
plt.pcolormesh(data, norm=mpl.colors.BoundaryNorm(boundList, cmap.N, extend='both'))
cl = plt.colorbar()
cl.set_ticks(valueList)

SolaProject

咦，才发现是散点图，不过方法差不多，如果不需要标签在中间的话，就把boundList设置成与valueList一样的就行
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
# 随机生成一个序列作为案例, 替换成你实际的序列
np.random.seed(19680801)
data = np.round(np.random.randn(5, 5))
valueList = np.array([-2., -1., 0., 1., 2.])
# 设置边界值
boundList = np.ones([valueList.shape[0] + 1])
boundList[1:-1:] = (valueList[1::] + valueList[0:-1:])/2
boundList[0] = valueList[0]*2 - boundList[1]
boundList[-1] = valueList[-1]*2 - boundList[-2]
data = np.reshape(data, [-1])
# 绘图
cmap = mpl.cm.viridis # 里面用你想用的cmap名
plt.scatter(np.arange(1, 26), np.arange(1, 26), c=data, norm=mpl.colors.BoundaryNorm(boundList, cmap.N, extend='both'))
cl = plt.colorbar()
cl.set_ticks(valueList)