Matplotlib python在颜色图中改变单色

Question

我使用 python 中的颜色图来绘制和分析矩阵中的值。我需要将白色与等于 0.0 的每个元素相关联，而对于其他元素，我想要一个“传统”颜色图。看着Python Matplotlib Colormap我修改了pcolor使用的字典为：

dic = {'red': ((0., 1, 1), 
               (0.00000000001, 0, 0), 
               (0.66, 1, 1), 
               (0.89,1, 1), 
               (1, 0.5, 0.5)), 
       'green': ((0., 1, 1), 
                (0.00000000001, 0, 0), 
                (0.375,1, 1), 
                (0.64,1, 1), 
                (0.91,0,0), 
                (1, 0, 0)), 
       'blue': ((0., 1, 1), 
               (0.00000000001, 1, 1), 
               (0.34, 1, 1), 
               (0.65,0, 0), 
               (1, 0, 0))}

结果是：

我设置：

matrix[0][0]=0 matrix[0][1]=0.002

但正如您所见，它们都与白色相关联，即使我将 0.00000000001 设置为蓝色的起点。这怎么可能？我怎样才能改变它以获得我想要的东西？

Answer 1

虽然不理想，但屏蔽零值是可行的。你可以用cmap.set_bad()控制它的显示。

from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

dic = {'red': ((0., 1, 0), 
               (0.66, 1, 1), 
               (0.89,1, 1), 
               (1, 0.5, 0.5)), 
       'green': ((0., 1, 0), 
                (0.375,1, 1), 
                (0.64,1, 1), 
                (0.91,0,0), 
                (1, 0, 0)), 
       'blue': ((0., 1, 1), 
               (0.34, 1, 1), 
               (0.65,0, 0), 
               (1, 0, 0))}

a = np.random.rand(10,10)
a[0,:2] = 0
a[0,2:4] = 0.0001

fig, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(6,6))

cmap = LinearSegmentedColormap('custom_cmap', dic)
cmap.set_bad('white')

ax.imshow(np.ma.masked_values(a, 0), interpolation='none', cmap=cmap)