NaN 值作为 pyplot 散点图中的特殊颜色

Question

我有一个 (x,y) 散点图，其中每个点都与一种颜色相关联。然而，有些点没有有效的颜色，并被分配为 NaN。我想包括这些点，但以颜色图未包含的颜色显示它们。

示例代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.colors as mcol
import matplotlib.pyplot as plt

numPoints = 20
nanFrequency = 3
xVec = np.arange(numPoints, dtype=float)
yVec = xVec
colorVec = np.linspace(0,1,numPoints)
colorVec[range(0, numPoints, nanFrequency)] = np.nan

colormap = mcol.LinearSegmentedColormap.from_list("Blue-Red-Colormap", ["b", "r"])

plt.scatter(xVec, yVec, c=colorVec, cmap=colormap)

和相应的输出：

由于其颜色值无效，因此不会显示每三个点。根据我的代码，我希望这些点显示为黄色。为什么这不起作用？

请注意，有一个related post concerning imshow()，上面的代码就是从中获得灵感的。那里提出的解决方案似乎对我不起作用。

非常感谢。

Answer 1

NaN 值未绘制的原因是 matplotlib 的散点图当前在将它们提供给颜色图之前将它们过滤掉。

要显示NaN 条目，您可以手动为它们分配一个具有特殊含义的虚拟值。例如，因为您的列表在[0, 1] 范围内，您可以定义任何值> 1 获得特殊颜色。为此，您必须固定颜色轴的范围，并为超出此范围的条目指定颜色（在这种情况下高于最大值）。

基本上你会使用：

cax = ax.scatter(...)
cax.cmap.set_over('y') # assigns yellow to any entry >1
cax.set_clim(0, 1)     # fixes the range of 'normal' colors to (0, 1)

你的例子：

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

numPoints = 20
nanFrequency = 3
xVec = np.arange(numPoints, dtype=float)
yVec = xVec
colorVec = np.linspace(0,1,numPoints)
colorVec[range(0, numPoints, nanFrequency)] = np.NaN

cmap = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list("Blue-Red-Colormap", ["b", "r"], numPoints)

# ---

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, figsize=(8, 2*6))

# ---

ax = axes[0]

ax.scatter(xVec, yVec, c=colorVec, cmap=cmap)

ax.set_xlim([0, 20])
ax.set_ylim([0, 20])

# ---

ax = axes[1]

colorVec[np.isnan(colorVec)] = 2.0

cax = ax.scatter(xVec, yVec, c=colorVec, cmap=cmap)
cax.cmap.set_over('y')
cax.set_clim(0, 1)

ax.set_xlim([0, 20])
ax.set_ylim([0, 20])

# ---

plt.show()

这会产生两个子图：顶部对应于您所拥有的，底部使用虚拟值并将黄色分配给它：

Answer 2

当然，您需要为颜色图设置所需的黄色，colormap.set_bad("yellow")。

然后，这是 matplotlib (#4354) 中长期存在的错误，幸运的是现在已修复 (#12422)。

因此，从 matplotlib 3.1 开始，您可以使用 plotnonfinite=True 参数在散点图中包含屏蔽点或无效点。

import numpy as np
import matplotlib.colors as mcol
import matplotlib.pyplot as plt

numPoints = 20
nanFrequency = 3
xVec = np.arange(numPoints, dtype=float)
yVec = xVec
colorVec = np.linspace(0,1,numPoints)
colorVec[range(0, numPoints, nanFrequency)] = np.nan

colormap = mcol.LinearSegmentedColormap.from_list("Blue-Red-Colormap", ["b", "r"])
colormap.set_bad("yellow")

plt.scatter(xVec, yVec, c=colorVec, cmap=colormap, plotnonfinite=True)

plt.show()