,可以通过使用matplotlib.colors.Normalize函数来实现。该函数可以将数据映射到指定的范围内,并返回一个归一化的映射函数。
具体步骤如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))
levels = np.linspace(-1, 1, 10) # 非线性级别
norm = colors.Normalize(vmin=-1, vmax=1) # 将数据映射到-1到1的范围内
plt.contourf(X, Y, Z, levels=levels, cmap='jet', norm=norm)
plt.colorbar() # 添加颜色条
plt.show()
在上述代码中,cmap='jet'
指定了使用jet颜色映射表,norm=norm
将数据映射到-1到1的范围内,保持了色彩映射表的线性颜色。
这样,使用非线性级别时,等高线图的颜色映射表仍然保持线性颜色。
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