在Matplotlib+Cartopy中实现离散色条的问题排查

问题描述 #

我有一个包含纬度、经度、可用性百分比三列的CSV文件，想要绘制contourf地图，颜色对应规则为：灰色0-90%、蓝色90-95%、绿色95-98%、黄色98-99%、红色99-100%。目前地图可正常绘制，但自定义色条时出现两个问题：

• 90%以上的区域全部显示为绿色，忽略了设定的边界；
• 色条显示范围到105，但数据最大值不超过100。

相关代码如下：

import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cf
from matplotlib.colors import BoundaryNorm, ListedColormap
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

# Gray 0-90, blue 90-95, green 95-98, yellow 98-99, red 99-100
cmap = ListedColormap(['#bebbbc', '#416ae1', '#7ce494', '#f7f880', '#d77b71'])
bounds =  [0, 90, 95, 98, 99, 100]  
norm = BoundaryNorm(bounds, cmap.N)

# Reads data in a dataframe containing columns lat, lon and availability (float between 0 and 100)
data = pd.read_csv(...)

# Create a pivot table to reshape the data into a 2D array
availability_2d = data.pivot(index='lat', columns='lon', values='availability')
lon_2d, lat_2d = np.meshgrid(availability_2d.columns, availability_2d.index)

# Plot the map
ax = plt.axes(projection=ccrs.Mercator())
ax.add_feature(cf.COASTLINE)
contour = ax.contourf(lon_2d, lat_2d, availability_2d, cmap=cmap, norm=norm, transform=ccrs.PlateCarree())
ax.set_extent([-45, 45, 20, 72])
plt.colorbar(contour)
plt.show()

问题原因与修复 #

问题1：90%以上区域统一显示绿色 #

contourf默认会自动生成等距色阶，直接忽略传入的norm参数。要让它使用自定义边界，必须显式指定levels参数为你的边界列表。

修改方法：
在contourf调用中添加levels=bounds参数：

contour = ax.contourf(lon_2d, lat_2d, availability_2d, 
                      levels=bounds,  # 新增此参数
                      cmap=cmap, norm=norm, transform=ccrs.PlateCarree())

问题2：色条范围显示到105 #

这是因为colorbar默认会自动扩展范围适配自动生成的色阶。指定levels=bounds后，色条会自动匹配你的边界范围。若仍有异常，可手动强制色条对齐边界：

修改plt.colorbar调用：

plt.colorbar(contour, boundaries=bounds, ticks=bounds)

boundaries确保色条使用自定义区间，ticks让刻度与边界完全对齐，提升可读性。

完整修复后的核心代码片段 #

# 保持cmap、bounds、norm定义不变...

# 调用contourf时指定levels
contour = ax.contourf(lon_2d, lat_2d, availability_2d, 
                      levels=bounds,
                      cmap=cmap, norm=norm, transform=ccrs.PlateCarree())

# 调整colorbar参数
plt.colorbar(contour, boundaries=bounds, ticks=bounds)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Roman Rdgz