matplotlib共存: set_bad对集合没有影响
matplotlib共存: set_bad对集合没有影响
提问于 2018-09-25 11:12:09
我想使用matplotlib的set_bad参数来为nan值指定一个特定的颜色。我创建了一个彩色地图：
from matplotlib.colors import ListedColormap, BoundaryNorm
cmap = ListedColormap(['green', 'yellow', 'red'])
norm = BoundaryNorm([0, 20, 70, 100], cmap.N)然后我把坏颜色设为黑色：
cmap.set_bad(color="k")为了验证一切正常工作，我绘制了一个数组作为测试，它可以工作(左下角是黑色的)：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(np.array([[10, 50], [np.nan, 70]]), cmap=cmap, norm=norm)
fig.colorbar(im, ax=ax)但是，如果我在集合上使用相同的颜色映射，它就无法工作：
from matplotlib.collections import LineCollection
lc = LineCollection(([(0.1, 0.1), (0.1, 0.2)], [(0.2, .2), (0.2, .3)], [(0.3, .3), (0.3, .4)]))
lc.set_cmap(cmap)
lc.set_norm(norm)
lc.set_array(np.array([10, np.nan, 80]))
fig, ax = plt.subplots()
ax.add_collection(lc)
plt.draw()中线得到一个nan z值，应该是黑色的，但它是绿色的。在这种情况下，nan似乎被解释为0。
这是个窃听器还是故意的？有没有人知道是否有可能以不同的方式使用set_bad？
P.S.：我用matplotlib 2.2和3.0测试了它，结果是一样的
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2018-09-26 01:04:10
如本期中所示并由@EdSmith注释，nans实际上并不是colormaps的有效输入。
相反，nan在规范和颜色映射应用于ScalarMappable之前被蒙蔽。对于Collection，这种掩蔽需要手工完成。
.set_array(np.ma.masked_invalid([10., np.nan, 80.]))完整的例子：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap, BoundaryNorm
from matplotlib.collections import LineCollection
cmap = ListedColormap(['green', 'yellow', 'red'])
cmap.set_bad(color="k")
norm = BoundaryNorm([0, 20, 70, 100], cmap.N)
lc = LineCollection(([(0.1, 0.1), (0.1, 0.2)], [(0.2, .2), (0.2, .3)], [(0.3, .3), (0.3, .4)]))
lc.set_cmap(cmap)
lc.set_norm(norm)
lc.set_array(np.ma.masked_invalid([10., np.nan, 80.]))
fig, ax = plt.subplots()
ax.add_collection(lc)
plt.show()
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/52496817
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