我正在使用具有固定离群值的数据生成热图,我需要将这些离群值显示为我使用的“热”cmap 调色板之外的颜色。通过使用 cmap.set_bad('green') 和 np.ma.masked_values(data, outlier),我得到了一个看起来正确的图,但是即使我使用 cmap.set_over,颜色条也没有与数据正确同步('绿色的')。这是我一直在尝试的代码:
plt.xlim(0,35)
plt.ylim(0,35)
img=plt.imshow(data, interpolation='none',norm=norm, cmap=cmap,vmax=outlier)
cb_ax=fig.add_axes([0.85, 0.1, 0.03, 0.8])
cb=mpl.colorbar.ColorbarBase(cb_ax,cmap=cmap,norm=norm,extend='both',spacing='uniform')
cmap.set_over('green')
cmap.set_under('green')
这是数据(离群值显然是 1.69):
Data;A;B;C;D;E;F;G;H;I;J;K
A;1.2;0;0;0;0;1.69;0;0;1.69;1.69;0
B;0;0;0;0;0;1.69;0;0;1.69;1.69;0
C;0;0;0;0;0;1.69;0;0.45;1.69;1.69;0.92
D;1;0;-0.7;-1.2;0;1.69;0;0;1.69;1.69;0
E;0;0;0;0;0;1.69;0;0;1.69;1.69;0
F;1.69;1.69;1.69;1.69;1.69;1.69;1.69;1.69;1.69;1.69;1.69
G;0;0;0;0;0;1.69;0;0;1.69;1.69;0
H;0;0;0;0;0;1.69;0;0;1.69;1.69;0
I;1.69;1.69;1.69;1.69;1.69;1.69;1.69;1.69;1.69;1.69;1.69
J;1.69;1.69;1.69;1.69;1.69;1.69;1.69;1.69;1.69;1.69;1.69
K;0;0;0;0;0;1.69;0;0;1.69;1.69;0
感谢任何帮助
发生的情况是您使用的是屏蔽数组,其中屏蔽了异常值。
因此,它们不会在颜色条上显示为“结束”。 (即就matplotlib而言,掩码值无效,未超过阈值)
作为重现问题的独立示例:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
threshold = 0.8
data = np.random.random((10,10))
data = np.ma.masked_greater(data, threshold)
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(data, cmap=plt.cm.hot, interpolation='none')
cbar = fig.colorbar(im, extend='max')
cbar.cmap.set_over('green')
plt.show()
如果我们不将其设为屏蔽数组,而是将 vmax
kwarg 指定给 imshow
:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
threshold = 0.8
data = np.random.random((10,10))
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(data, cmap=plt.cm.hot, interpolation='none', vmax=threshold)
cbar = fig.colorbar(im, extend='max')
cbar.cmap.set_over('green')
plt.show()
基本上,这就是set_over
(或under)和set_bad
之间的区别。
如果您仍然想使用屏蔽数组,您可以调用 cbar.cmap.set_bad('green')
以及 set_over
,然后您d 得到你想要的效果(尽管所有“坏”值,而不仅仅是超过阈值的值,都会是绿色的)。如果采用该路线,则需要手动指定 vmax
。否则,它将被视为数组未屏蔽部分的最大值。
我是一名优秀的程序员,十分优秀!