How can I plot NaN values as a special color with imshow in matplotlib?
我正在尝试在matplotlib中使用imshow将数据绘制为热图，但其中一些值为NaN。 我希望将NaN渲染为在颜色图中找不到的特殊颜色。
例：
1 2 3 4 5 6 7 8 | 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是全蓝色(喷射彩色图中的最低颜色)。 但是，如果我这样作图：
1 | ax.imshow(a, interpolation='nearest', vmin=0, vmax=24) |
-然后我得到了更好的结果，但是NaN值的绘制颜色与vmin相同...是否可以通过一种优美的方式将NaN设置为使用特殊颜色绘制(例如：灰色或透明)？
嗯，看来我可以使用蒙版数组来做到这一点：
1 2 3 4 | 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，尽管我仍然愿意提出建议。 ：]
对于较新版本的Matplotlib，不再需要使用掩码数组。
例如，让我们生成一个数组，其中每个第7个值都是NaN：
1 2 | 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颜色图，并使用以下几行来绘制数组：
1 2 3 | current_cmap = matplotlib.cm.get_cmap() current_cmap.set_bad(color='red') plt.imshow(arr) |
