Matplotlib + Cartopy:如何将contourf与自定义色彩映射一起使用

Matplotlib是一个Python的绘图库，而Cartopy是一个用于地理数据处理和绘图的库。在使用Matplotlib和Cartopy绘制地理数据时，可以通过将contourf函数与自定义色彩映射一起使用来实现。

contourf函数用于绘制等高线填充图，可以根据数据的值自动填充不同的颜色。而自定义色彩映射可以让我们根据自己的需求来定义颜色的映射关系。

下面是一个示例代码，展示了如何将contourf与自定义色彩映射一起使用：

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import numpy as np

# 创建一个地图投影
ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())

# 生成一些示例数据
lons = np.linspace(-180, 180, 100)
lats = np.linspace(-90, 90, 50)
data = np.random.rand(len(lats), len(lons))

# 自定义色彩映射
cmap = plt.cm.get_cmap('RdYlBu')  # 使用RdYlBu颜色映射
levels = np.linspace(0, 1, 11)  # 定义等高线填充的级别

# 绘制等高线填充图
contour = plt.contourf(lons, lats, data, levels=levels, cmap=cmap, transform=ccrs.PlateCarree())

# 添加颜色条
cbar = plt.colorbar(contour)

# 设置地图的范围
ax.set_extent([-180, 180, -90, 90], crs=ccrs.PlateCarree())

# 添加海岸线
ax.coastlines()

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们首先创建了一个地图投影，并生成了一些示例数据。然后，我们使用plt.cm.get_cmap函数获取了一个自定义的色彩映射（RdYlBu），并使用np.linspace函数定义了等高线填充的级别。接下来，我们使用plt.contourf函数绘制了等高线填充图，并传入了自定义的色彩映射和级别。最后，我们添加了颜色条、设置了地图的范围，并添加了海岸线。

这是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。如果你想了解更多关于Matplotlib和Cartopy的信息，可以参考以下链接：