Как я могу построить значения NaN как специальный цвет с imshow в matplotlib?
Я пытаюсь использовать imshow в matplotlib для построения данных в виде тепловой карты, но некоторые из значений-NaNs. Я бы хотел, чтобы NaNs отображался как специальный цвет, не найденный в цветовой карте.
пример:
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()
результирующее изображение неожиданно становится синим (самый низкий цвет в цветовой карте jet). Однако, если я делаю заговор так:
ax.imshow(a, interpolation='nearest', vmin=0, vmax=24)
--тогда я получаю что-то лучше, но значения NaN рисуются тем же цветом, что и vmin... Есть изящный способ, которым я могу установить NaNs для рисования специальным цветом (например: серый или прозрачный)?
3 ответа:
Hrm, похоже, я могу использовать маскированный массив для этого:
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)этого должно быть достаточно, хотя я все еще открыт для предложений. :]
в новых версиях Matplotlib больше не нужно использовать маскированный массив.
например, давайте создадим массив, где каждое 7-е значение является NaN:
arr = np.arange(100, dtype=float).reshape(10, 10) arr[~(arr % 7).astype(bool)] = np.nanмы можем изменить текущую цветовую карту и построить массив со следующими строками:
current_cmap = matplotlib.cm.get_cmap() current_cmap.set_bad(color='red') plt.imshow(arr)
