cmap='RdBu_r'怎么使得正值永远为红色调而负值永远为冷色调

在 `cmap='RdBu_r'` 中，`RdBu_r` 是一种颜色映射(colormap)，它将正值映射到红色调，将负值映射到蓝色调，中间值为白色。如果你想使得正值永远为红色调，而负值永远为冷色调，你可以使用以下两个步骤：

1. 将数据范围限制在正数和负数两个区间内，分别用两个不同的颜色映射来表示。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一组数据
data = np.random.randn(10, 10)

# 将数据限制在正数和负数两个区间内
data_pos = np.clip(data, 0, None)
data_neg = np.clip(data, None, 0)

# 使用两个不同的颜色映射来表示正数和负数
cmap_pos = plt.cm.Reds
cmap_neg = plt.cm.Blues_r

# 绘制图形并使用两个不同的颜色映射来表示正数和负数
fig, ax = plt.subplots()
im_pos = ax.imshow(data_pos, cmap=cmap_pos)
im_neg = ax.imshow(data_neg, cmap=cmap_neg)

2. 将两个子图合并成一个图并调整颜色映射的范围。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一组数据
data = np.random.randn(10, 10)

# 将数据限制在正数和负数两个区间内
data_pos = np.clip(data, 0, None)
data_neg = np.clip(data, None, 0)

# 使用两个不同的颜色映射来表示正数和负数
cmap_pos = plt.cm.Reds
cmap_neg = plt.cm.Blues_r

# 创建两个子图
fig, ax = plt.subplots(ncols=2)

# 绘制第一个子图，表示正数部分
im_pos = ax[0].imshow(data_pos, cmap=cmap_pos)
ax[0].set_title('Positive values')

# 绘制第二个子图，表示负数部分
im_neg = ax[1].imshow(data_neg, cmap=cmap_neg)
ax[1].set_title('Negative values')

# 调整两个子图的颜色映射范围
vmin, vmax = np.min(data), np.max(data)
im_pos.set_clim(vmin=vmin, vmax=0)
im_neg.set_clim(vmin=0, vmax=vmax)

# 添加一个共同的颜色条
fig.colorbar(im_pos, ax=ax, orientation='horizontal')

# 调整图形布局，使得两个子图在一行内
fig.tight_layout()
plt.show()

这样做的效果是，正数部分的颜色映射为红色调，负数部分的颜色映射为冷色调。你可以根据需要自行调整颜色映射的范围和颜色条的位置。