如何使用 matplotlib 中的 imshow 将 NaN 值绘制为一种特殊的颜色？

我试图在 matplotlib 中使用 imshow 将数据绘制成热图，但是其中一些值是 NaNs。我希望将 NaN 呈现为一种在颜色图中没有发现的特殊颜色。

例如:

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()

最终得到的图像出乎意料地全部是蓝色(喷射色图中最低的颜色)。然而，如果我像这样绘图:

ax.imshow(a, interpolation='nearest', vmin=0, vmax=24)

然后我得到了一些更好的东西，但是 NaN 值绘制的颜色与 vmin 相同... 有没有一种优雅的方法可以将 NaN 设置为一种特殊的颜色(例如: 灰色或透明) ？

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小开

Hrm, it appears I can use a masked array to do this:

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)

This should suffice, though I'm still open to suggestions. :]

小开

最佳答案

With newer versions of Matplotlib, it is not necessary to use a masked array anymore.

For example, let’s generate an array where every 7th value is a NaN:

arr = np.arange(100, dtype=float).reshape(10, 10)
arr[~(arr % 7).astype(bool)] = np.nan

We can modify the current colormap and plot the array with the following lines:

current_cmap = matplotlib.cm.get_cmap()
current_cmap.set_bad(color='red')
plt.imshow(arr)

plot result