热图上的特定异常值 - matplotlib

Question

我正在使用具有固定异常值的数据生成热图，我需要将这些异常值显示为我使用的 cmap 调色板中的一种颜色，它是“热”的。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，但即使我使用 cmap.set_over，颜色条也没有与数据正确同步（'绿色'）。 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（异常值显然是 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

Answer 1

发生的情况是您使用了一个屏蔽数组，其中屏蔽了异常值。

因此，它们不会在颜色栏上显示为“结束”。 （即就matplotlib而言，被屏蔽的值是无效的，没有超过阈值）

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()

如果我们根本不将其设为掩码数组，而是将vmax kwarg 指定为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（或以下）和set_bad之间的区别。

如果您仍然想使用掩码数组，您可以调用cbar.cmap.set_bad('green') 和set_over，您将获得您想要的效果（尽管所有“坏”值，而不仅仅是超过阈值，将是绿色的）。如果您采用该路线，则需要手动指定vmax。否则，它将被视为数组中未屏蔽部分的最大值。

Answer 2

我认为您需要将extend 设置为"both" 并输入Normalize 对象：

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

from io import StringIO # python 3
#from StringIO import StringIO # python 2

datastring = StringIO("""\
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
""")

threshold = 1.68
data = pandas.read_table(datastring, sep=';', index_col='Data')
cmap = mpl.cm.coolwarm
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=-1 * threshold, vmax=threshold)
cmap.set_over('slategray')
cmap.set_under('forestgreen')

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_aspect('equal')
cb_ax=fig.add_axes([0.85, 0.1, 0.03, 0.8])
img = ax.imshow(data, cmap=cmap, norm=norm, interpolation='none')
cb = mpl.colorbar.ColorbarBase(cb_ax, cmap=cmap, norm=norm, extend='both')

给我：