Python-指数関数データにはどのようなカラーマップスキームを使用しますか？

Question

問題

私はグリッドデータを使用して、世界中の降水率の傾向を作るしようとしているプロットを持っています。私はプロット自体を上手くすることができますが、色の範囲は私に問題を与えています。カラーマップを指数関数的に見せる私のデータにどのようにフィットさせるかを理解することはできません。 私は対数範囲を試しましたが、データにはあまり合いません。

コード&データ範囲

は、ここに私の8192個のデータ値は、単純なX-Yラインプロット上に順にプロットした場合のように見えるものです。データ点はx軸にあります&値はy軸上にあります。

私のデータはLogNormalの色範囲でプロットされているようです。それはあまりにも多くのミントグリーン&私のためにオレンジ - 赤です。

#Set labels 
lonlabels = ['0','45E','90E','135E','180','135W','90W','45W','0'] 
latlabels = ['90S','60S','30S','Eq.','30N','60N','90N'] 

#Set cmap properties 
norm = colors.LogNorm() #creates logarithmic scale 

#Create basemap 
fig,ax = plt.subplots(figsize=(15.,10.)) 
m = Basemap(projection='cyl',llcrnrlat=-90,urcrnrlat=90,llcrnrlon=0,urcrnrlon=360.,lon_0=180.,resolution='c') 
m.drawcoastlines(linewidth=1) 
m.drawcountries(linewidth=1) 
m.drawparallels(np.arange(-90,90,30.),linewidth=0.3) 
m.drawmeridians(np.arange(-180.,180.,45.),linewidth=0.3) 
meshlon,meshlat = np.meshgrid(lon,lat) 
x,y = m(meshlon,meshlat) 

#Plot variables 
trend = m.pcolormesh(x,y,lintrends[:,:,0],cmap='jet', norm=norm, shading='gouraud') 

#Set plot properties 
#Colorbar 
cbar=m.colorbar(trend, size='8%',location='bottom',pad=0.8) #Set colorbar 
cbar.set_label(label='Linear Trend (mm/day/decade)',size=25) #Set label 
for t in cbar.ax.get_xticklabels(): 
    t.set_fontsize(25) #Set tick label sizes 
#Titles & labels 
fig.suptitle('Linear Trends of Precipitation (CanESM2)',fontsize=40,x=0.51,y=0.965) 
ax.set_title('a) 1979-2014 Minimum Trend',fontsize=35) 
ax.set_xticks(np.arange(0,405,45)) 
ax.set_xticklabels(lonlabels,fontsize=20) 
ax.set_ylabel('Latitude',fontsize=25) 
ax.set_yticks(np.arange(-90,120,30)) 
ax.set_yticklabels(latlabels,fontsize=20) 

そして、ここではそれがデフォルトで、変更されていない色の範囲を持つようになります。 （同じコードマイナス規範=ノルム引数。）

質問

は、私はより良い自分のデータの範囲を示してカラーマップを作成するために使用できる数学的な仕組みはありますか？それともカスタムレンジを作る必要がありますか？

Answer 1

Aは、あなたが次にあなたが2+と表す単一色（最大）を持っているだろう、単純に2

に置き換える、すなわち2以上の任意の値のために、最大値を適用しようとすることができ

をハック残りの色は、より均等にデータに広がります。