[英]How to determine the colours when using matplotlib.pyplot.imshow()?
我正在使用imshow()来绘制2D numpy数组,例如:
my_array = [[ 2. 0. 5. 2. 5.]
[ 3. 2. 0. 1. 4.]
[ 5. 0. 5. 4. 4.]
[ 0. 5. 2. 3. 4.]
[ 0. 0. 3. 5. 2.]]
plt.imshow(my_array, interpolation='none', vmin=0, vmax=5)
绘制此图像:
然而,我想要做的是改变颜色,例如0是RED,1是GREEN,2是ORANGE,你明白我的意思。 有没有办法做到这一点,如果是这样,怎么样?
我试过通过更改colourmap中的条目来尝试这样做,如下所示:
cmap = plt.cm.jet
cmaplist = [cmap(i) for i in range(cmap.N)]
cmaplist[0] = (1,1,1,1.0)
cmaplist[1] = (.1,.1,.1,1.0)
cmaplist[2] = (.2,.2,.2,1.0)
cmaplist[3] = (.3,.3,.3,1.0)
cmaplist[4] = (.4,.4,.4,1.0)
cmap = cmap.from_list('Custom cmap', cmaplist, cmap.N)
但它没有像我预期的那样工作,因为0 =颜色映射中的第一个条目,但是例如1个!=颜色映射中的第二个条目,因此只有0被不同地绘制:
我认为最简单的方法是使用ListedColormap
,并可选择使用BoundaryNorm
来定义bins
。 鉴于上面的数组:
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
colors = ['red', 'green', 'orange', 'blue', 'yellow', 'purple']
bounds = [0,1,2,3,4,5,6]
cmap = mpl.colors.ListedColormap(colors)
norm = mpl.colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)
plt.imshow(my_array, interpolation='none', cmap=cmap, norm=norm)
由于数据值与颜色边界一对一地映射,因此normalizer
是多余的。 但我已经把它包括在内以表明它是如何使用的。 例如,当您希望值0,1,2为红色,3,4,5绿色等时,您可以将边界定义为[0,3,6 ...]。
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