Python对数颜色图/调色板

Question

我想使用一个颜色图，其中高值的色差很大，而我的其余值的差异不大。我认为对数颜色图将是最好的方法。我想绘制一个热图，不管是在 matplotlib、seaborn、plotly 中。

像这里这样创建对数颜色图的示例总是创建一个网格网格，并为 X 和 Y 获取一些东西，但我只有一个二维数组（代表图像）。 :https://matplotlib.org/3.1.0/gallery/images_contours_and_fields/pcolor_demo.html#sphx-glr-gallery-images-contours-and-fields-pcolor-demo-py:

N = 100
X, Y = np.mgrid[-3:3:complex(0, N), -2:2:complex(0, N)]

# A low hump with a spike coming out.
# Needs to have z/colour axis on a log scale so we see both hump and spike.
# linear scale only shows the spike.
Z1 = np.exp(-(X)**2 - (Y)**2)
Z2 = np.exp(-(X * 10)**2 - (Y * 10)**2)
Z = Z1 + 50 * Z2

fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(2, 1)

c = ax0.pcolor(X, Y, Z,
               norm=LogNorm(vmin=Z.min(), vmax=Z.max()), cmap='PuBu_r')
fig.colorbar(c, ax=ax0)

c = ax1.pcolor(X, Y, Z, cmap='PuBu_r')
fig.colorbar(c, ax=ax1)

plt.show()

也喜欢这篇文章：Second example for logaithmic colormap

如果我只有一个像a=np.array([[0,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) 这样的图像/二维数组，那么该怎么做呢？

Answer 1

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
plt.imshow(a, norm=matplotlib.colors.LogNorm(vmin=a.min(), vmax=a.max()))
plt.colorbar()

如果你的值不是严格正数，你需要先屏蔽它们，这里用 nan 替换它们：

a = np.array([[-1,0,1],[4,5,6],[7,8,9]])
b = np.where(a>0,a,np.nan)

cmap = plt.cm.get_cmap("viridis")
cmap.set_bad("magenta")

plt.imshow(b, norm=matplotlib.colors.LogNorm(vmin=np.nanmin(b), vmax=np.nanmax(b)), cmap=cmap)
plt.colorbar()