Python plt.contour颜色条

我正试图用plt.contour绘制地震波图。
我有3个阵列：

• 时间（x轴）
• 频率（y轴）
• 振幅（z轴）

这是我目前的结果：

问题是，我想改变色条的缩放比例：制作渐变，在振幅较低时不使用白色。但是我不能这么做，尽管我花了很多时间浏览这份文件

我读到

plt.pcolormesh

在这里不合适（它只是在这里工作，因为我是在一个特殊情况下），但这是我想要得到的关于颜色和色条的信息：

这是我写的代码：

T         = len(time[0])*(time[0][1] - time[0][0])  # multiply ampFFT with T to offset
Z         = abs(ampFFT)*(T)                         # abbreviation

# freq = frequency, ampFFT = Fast Fourier Transform of the amplitude of the wave
# freq, amFFT and time have same dimensions: 40 x 1418 (40 steps of time discretization x steps to have the total time. 2D because it is easier to use) 

maxFreq   = abs(freq).max()                            # maxium frequency for plot boundaries
maxAmpFFT = abs(Z).max()/2                             # maxium ampFFT for plot boundaries of colorbar divided by 2 to scale better with the colors
minAmpFFT = abs(Z).min()

plt.figure(1)
plt.contour(time, freq, Z, vmin=minAmpFFT, vmax=maxAmpFFT)
plt.colorbar()

plt.ylim(0,maxFreq)                                    # 0 to remove the negative frequencies useless here
plt.title("Amplitude intensity regarding to time and frequency")
plt.xlabel('time (in secondes)')
plt.ylabel('frequency (in Hz)')

plt.show()

谢谢你的关注

注意：如果您想知道plt.pcolormesh的情况：当我选择增加时间离散化时，绘图完全混乱（这里我将时间分为40，但当我将时间分为1000时，绘图不正确，我希望能够将时间分为更小的部分）

编辑：当我使用

plt.contourf

而不是

plt.contour

时，我得到了这个图： 这也不是很有说服力。我理解为什么黄色占据了如此多的空间（这是因为我设置了一个较低的vmax），但我不理解为什么我的情节中仍然有白色

编辑2:我的老师绘制了我的数据，我得到了正确的数据。剩下的唯一问题是我的绘图中的白色背景（以及在使用

plt.contourf

时，由于不明显的原因，在左右边框上的深蓝色）。尽管存在这些问题，但最高振幅位于0.5 Hz左右，这与我老师的工作一致。
他使用了gnuplot，但由于我不知道gnuplot，我更喜欢使用python。

我找到的解决方案/解决方法 下面是我如何像

countourf

那样显示数据，但没有显示问题：
解释：对于曲面，我选择了

abs（freq）

而不是

freq

，因为我有负频率。
这是因为在计算FFT的频率时，有一个频率会重复第二次，如下所示：

您有两种获得此频率的方法：
-频率为正，此阵列为2 x奈奎斯特频率（因此，如果将阵列除以2，则拥有所有波，且波不会重复本身）。
-频率开始为负值，然后变为正值，此阵列也是2 x奈奎斯特频率（因此，如果删除负值，则所有波都将保留，且不会重复）

Python

fft.fftfreq

使用第二个选项。

plot\u surface

无法很好地删除数组的数据（对我来说，它仍然显示）。所以我把频率值设为绝对值，问题就消失了

fig = plt.figure(1, figsize=(18,15))    # figsize: increase plot size
ax = fig.gca(projection='3d')
surf = ax.plot_surface(time, abs(freq), Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.magma, linewidth=0, antialiased=False, vmin=minAmpFFT, vmax=maxAmpFFT)

ax.set_zlim(0, maxAmpFFT)
ax.set_ylim(0, maxFreq)

ax.view_init(azim=90, elev=90)          # change view to top view, with axis in the right direction

plt.title("Amplitude intensity (m/Hz^0.5) regarding to time and frequency")
plt.xlabel('x : time (in secondes)')
plt.ylabel('y : frequency (in Hz)')

# ax.yaxis._set_scale('log')            # should be in log, but does not work 


plt.gca().invert_xaxis()                # invert x axis !! MUST BE AFTER X,Y,Z LIM
plt.gca().invert_yaxis()                # invert y axis !! MUST BE AFTER X,Y,Z LIM

plt.colorbar(surf)
fig.tight_layout()
plt.show()

这是我得到的情节：

---

您想用这条线实现什么目标？T=len（time[0]）*（time[0][1]-time[0][0]）另外，temp和freq是什么样子的，它们将是等高线的x和y坐标。谢谢您的回答。该行用于计算偏移量。当我分割我的时间阵列并进行FFT时，信号的振幅减小。此行用于纠正此效果。时间[i]总是相同的大小，因此（time[i][j+1]-time[i][j]），因此我选择了任意索引号。temps是时间，很抱歉输入错误（我更新了我的帖子），我想翻译变量名称。它们都有相同的尺寸。时间范围从1960.15秒到10521.51秒（因为数据中的波不是在开始时出现的）。freq的范围为-3.312到3.307，但它不会像时间一样增加（有时值会增加，有时值会减少，等等）。绘图前我应该对频率数组进行排序吗？本能说不记得它提供了“y”坐标，这样matplotlib将从TEMP和freq中提取成对进行绘图。还有一点你确定这是你想要的等高线图吗？您的示例看起来更像一个条形图。。。