まとめ

matplotlib.colors.DivergingNorm
ログスケール：matplotlib.colors.LogNorm
symlog：matplotlib.colors.SymLogNorm
- この場合vmin == vmaxにしないと基準点がズレる

問題

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed( 1 )
arr = np.random.uniform( -20.0, 100.0, (3,4) )
plt.imshow( arr, cmap='bwr' )
plt.colorbar()

の図で0と白（カラーマップの基準点）を一致させる

解決策

`matplotlib.colors.DivergingNorm`の利用

matplotlib: matplotlib.colors.DivergingNorm

import matplotlib.colors as mcolors
norm = mcolors.DivergingNorm( vcenter=0.0, vmin=-20.0, vmax=100.0 )
plt.imshow( arr, cmap='bwr', norm=norm )

symlogには`matplotlib.colors.SymLogNorm`

matplotlib: matplotlib.colors.SymLogNorm

import matplotlib.colors as mcolors
norm = mcolors.SymLogNorm( linthresh=1.0, linscale=1.0, vmin=-100.0, vmax=100.0 )
plt.imshow( arr, cmap='bwr', norm=norm )

但し，vmin=-20.0とすると白の位置が0からズレる（下図のカラーバーに注目）：

→vmin=-20.0にこだわるのであれば，配列を＋と－の2回に分けて描画する必要がある？

参考

stackoverflow: Defining the midpoint of a colormap in matplotlib