在画等值线图的时候有几个数值的关系和逻辑还是挺容易弄混的.

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# X, Y, Z = x坐标，y坐标，产热
Z[Z<0] = 1e-6 # 示意，把一些奇异的点去掉
fig, ax = plt.subplots(figsize=(4.5, 2.625))
norm_log = colors.LogNorm(vmin=1e-2, vmax=Z.max())
levels = np.array([1e-12, 1e6, 1e9, 1e10, 1e11, 1e12, 1e13, 1e14, 1e15])
cf = plt.contourf(X, Y, Z, levels=levels, norm=norm_log, cmap='jet')
cb = plt.colorbar(cf, ax=ax)
# sm = plt.cm.ScalarMappable(norm=norm_log, cmap=cmap)
# cb = plt.colorbar(sm, ax=ax)

这里有三个数的关系需要弄清楚，一个是 Z[Z<0] = 1e-1 的1e-6，一个是 colors.LogNorm(vmin=1e-2, vmax=Z.max()) 的1e-2，一个是 plt.contourf 中 levels 里的1e-12.

LogNorm 中的 vmin 和 vmax 指定了数值的映射关系，把 vmin 映射到0，把 vmax 映射到1，所绘制物理场小于 vmin 的值全部映射到0的颜色，大于 vmax 的值全部绘制成1的颜色，因此如果把上面的 norm_log 改成

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norm_log = colors.LogNorm(vmin=1e9, vmax=1e10)

那么就会画出下面这张产热分布图，小于1e9的产热都映射为jet的最低颜色，大于1e10的产热都被映射为jet的最高颜色. 因为colorbar描述了色彩和数值之间的映射关系，因此colorbar只受norm_log控制，与所绘制的物理量的分布情况无关.

plt.contourf 中的 levels 参数传入一个数组，这个数组代表要画的等值线，每两个等值线之间包围的区域用一个色块填充，因此这个 levels 数组的要求是至少包括两个元素，而且数组中的元素必须是递增的，因为只有两个等值线才能包出来一块区域。如果把 levels 参数设置为 [1e-12, 1e12] ，那么等值线图就只围出了一个区域，大于1e12产热的区域没有画出来.

因此在画最上方的HEMT器件里的产热分布时，把负值的几个点都调整为1e-6，而vmin设置为1e-2，此时小于1e-2的产热全部用cmap最低值的颜色来表示，因此负值的几个点全部被掩盖掉了. 在 plt.contourf 中的levels的最小值设置为1e-12，levels中下一个数值直接设置到1e6，此时1e-12到1e9之间的范围全部用一个色块表示，因为他们占据总产热的量很小，而且衰减很快，并不需要知道他们的分布，用一个色块掩盖即可.

一些注意事项