修复Matplotlib中TwoSlopeNorm导致的色标区间颜色异常问题

你遇到的问题是由于TwoSlopeNorm的颜色映射逻辑和设置的levels范围不匹配导致的：

• TwoSlopeNorm会以vcenter=0为中点，将颜色映射范围分为两部分：负值区间（-5到0）对应colormap的左半段（蓝色到白色），正值区间（0到25）对应colormap的右半段（白色到红色）。
• 你的正值范围（25）是负值范围（5）的5倍，导致正值区间在colormap的右半段被压缩，15-20、20-25区间对应的colormap位置过于接近，视觉上颜色重叠；而0-5、5-10区间靠近colormap的白色中点，所以显示为白色。

方式1：调整TwoSlopeNorm映射比例+更换渐变colormap #

通过明确指定vmin、vcenter、vmax让TwoSlopeNorm按数据区间比例分配颜色，同时选择渐变更均匀的colormap替代bwr，避免白色区域过宽：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import TwoSlopeNorm

fig, axes = plt.subplots()
levels = np.linspace(-5, 25, 7)
# 明确绑定数据范围，确保颜色映射比例匹配区间长度
norm = TwoSlopeNorm(vmin=-5, vcenter=0, vmax=25)
# 使用coolwarm替代bwr，颜色过渡更平滑
im0 = da6_annualtmn.plot.contourf(
    norm=norm, 
    cmap='coolwarm', 
    extend='max', 
    levels=levels
)
plt.colorbar(im0)
plt.show()

方式2：用BoundaryNorm自定义区间颜色 #

如果需要精准控制每个区间的颜色，避免自动映射的不确定性，可以使用BoundaryNorm配合自定义颜色列表，确保每个levels区间对应唯一颜色：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import BoundaryNorm, ListedColormap

fig, axes = plt.subplots()
levels = np.linspace(-5, 25, 7)
# 自定义6种颜色，对应6个区间（从蓝到红渐变）
colors = ['#0033ff', '#6699ff', '#ffffff', '#ff9966', '#ff3333', '#cc0000']
# 绑定levels和颜色的对应关系
norm = BoundaryNorm(levels, ncolors=len(colors))
custom_cmap = ListedColormap(colors)

im0 = da6_annualtmn.plot.contourf(
    norm=norm, 
    cmap=custom_cmap, 
    extend='max', 
    levels=levels
)
plt.colorbar(im0)
plt.show()

说明：

• 方式1适合保留渐变风格的场景，coolwarm的颜色过渡比bwr更均匀，不会出现大面积白色区域。
• 方式2适合需要完全控制每个区间颜色的场景，可根据需求修改colors列表中的颜色值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jessica