matplotlib contourf设置色条0值为白色报DivergingNorm错误

你遇到的报错、警告和需求可以按以下方式逐一解决：

1. 修复DivergingNorm未定义报错 #

Matplotlib 3.2及以上版本已经移除了DivergingNorm类，该类被重命名为TwoSlopeNorm，功能完全一致。你需要做两处修改：

• 将导入语句替换为 from matplotlib.colors import TwoSlopeNorm
• 将归一化实例化代码替换为 norm = TwoSlopeNorm(vmin=val.min(), vcenter=0, vmax=val.max())
  这个归一化方法会自动将你指定的中心值（这里是0）映射到色条的中点位置，是实现发散色条中心对齐指定值的标准方案。

2. 修复tri参数未被识别的警告 #

Basemap的contourf方法仅支持规则网格数据输入，本身没有tri参数，这个参数是三角网格专用填色接口的参数。你当前输入的是离散散点坐标，不属于规则经纬网格，应该直接调用三角网格填色方法m.tricontourf，不需要额外传入tri=True参数，该方法原生支持非结构散点的三角剖分插值绘图，同时完全兼容norm参数传入。

3. 确保0值位置对应白色 #

你使用的RdBu_r是发散型色卡，中点本身就是纯白色，配合TwoSlopeNorm将0值对齐到色卡中点后，默认就会实现0值为白色的效果。如果需要更严格的颜色控制，可以手动对色卡做显式设置：

from matplotlib import cm
# 复制原有色卡避免修改全局默认配置
cmap = cm.get_cmap('RdBu_r').copy()
# 可按需设置超出范围值、缺省值的颜色
cmap.set_under(cmap(0))
cmap.set_over(cmap(1))
cmap.set_bad('white')

绘图时将自定义后的cmap传入接口即可。

修正后可直接运行的完整代码 #

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

lat=np.array([18,20,23, 50])
lon=np.array([-10, 40, 50, -60])
val=np.array([-3, 8, -10, -50])

m = basemap.Basemap(projection='robin', lon_0=0, lat_0=0, resolution='l',area_thresh=1000)
m.drawcoastlines(color = 'black')
x,y = m(lon,lat)
norm = TwoSlopeNorm(vmin=val.min(), vcenter=0, vmax=val.max())
# 换用tricontourf，移除无效tri参数
colormesh= m.tricontourf(x,y,val,32, norm=norm, cmap='RdBu_r')
# 显式传入填色对象给colorbar，避免多图时匹配错误
plt.colorbar(colormesh, location='bottom',pad=0.04,fraction=0.06)
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Weiss