使用 matplotlib 中的颜色条更改分配给散点图的颜色的中间点

Question

我有一个简单的散点图，点上有一个颜色条，如下所示：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

col1, col2, col3 = [], [], []
for i in range(0,21):
    col1.append(i)
    col2.append(i**1.5)
    col3.append(i)
    
data = pd.DataFrame({'col1': col1, 'col2': col2, 'col3': col3})

fig = plt.figure()
ax = plt.axes()
im = ax.scatter(data['col1'], data['col2'], c=data['col3'], cmap='RdBu')
cbar = fig.colorbar(im, ax=ax)
plt.show()

我的c的数据范围是0到20，这里的colorbar会自动取10作为中间点，并相应地在散点图中对我的点进行着色，有没有办法自己分配colorbar的中间点？例如，在此示例中将中间点设置为 5 而不是 10，这样白色将被分配给 5，并且颜色条仍会从 0 到 20。

Answer 1

您可以在绘图时传递 custom vmin, vmax, vcenter 参数。像这样。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors


col1, col2, col3 = [], [], []
for i in range(0,21):
    col1.append(i)
    col2.append(i**1.5)
    col3.append(i)
    
data = pd.DataFrame({'col1': col1, 'col2': col2, 'col3': col3})

fig = plt.figure()
ax = plt.axes()
norm = mcolors.TwoSlopeNorm(vcenter=5)
  
im = ax.scatter(data['col1'], data['col2'], c=data['col3'], cmap='RdBu', norm = norm )
cbar = fig.colorbar(im, ax=ax)
plt.show()

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