如何使用NaN库中的imshow将matplotlib值绘制为特殊颜色？
如何使用NaN库中的imshow将matplotlib值绘制为特殊颜色？
提问于 2010-04-05 22:03:57
我尝试在matplotlib中使用imshow将数据绘制为热图，但其中一些值是NaN。我希望将NaNs渲染为一种在色彩映射表中找不到的特殊颜色。
示例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
f = plt.figure()
ax = f.add_subplot(111)
a = np.arange(25).reshape((5,5)).astype(float)
a[3,:] = np.nan
ax.imshow(a, interpolation='nearest')
f.canvas.draw()生成的图像出乎意料地全是蓝色( jet色彩映射中的最低颜色)。但是，如果我像这样绘制：
ax.imshow(a, interpolation='nearest', vmin=0, vmax=24)--然后我得到更好的结果，但是vmin值被绘制成与NaN相同的颜色...有没有一种优雅的方式可以让我用一种特殊的颜色(例如:灰色或透明)来绘制can？
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2017-10-09 22:40:33
在更新版本的Matplotlib中，不再需要使用掩码数组。
例如，让我们生成一个数组，其中每7个值都是一个NaN：
arr = np.arange(100, dtype=float).reshape(10, 10)
arr[~(arr % 7).astype(bool)] = np.nan我们可以修改当前的色彩映射表，并用以下几行绘制数组：
current_cmap = matplotlib.cm.get_cmap()
current_cmap.set_bad(color='red')
plt.imshow(arr)
Stack Overflow用户
发布于 2010-04-05 22:30:11
Hrm，似乎我可以使用掩码数组来执行此操作：
masked_array = np.ma.array (a, mask=np.isnan(a))
cmap = matplotlib.cm.jet
cmap.set_bad('white',1.)
ax.imshow(masked_array, interpolation='nearest', cmap=cmap)这应该足够了，尽管我仍然对建议持开放态度。:]
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原文链接：
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