seaborn/matplotlib 自定义颜色图

Question

我有一个二维 numpy 数组，我想要 plot 显示不同的 colors 到区域（蓝色表示数据 < 0，红色表示 0 <= 数据 >）

本质上，我正在尝试使用分类 colors 基于数据范围的连续数据。

目前我正在使用表达式(1 * (data < 0)) + (2 * (data >= 0) & (data < 5)) + (3 * (data >= 5))对数据使用numexpr 。 然后使用索引颜色数组/字典（ {1: (0, 0, 255), 2: (0, 255, 0), 3: (255, 0, 0)} ）计算数据的颜色值。 我认为这是矫枉过正。 必须有一种简单的方法来使用 seaborn/matplot 使用自定义颜色图，但我找不到。 任何指针/示例代码都会非常有帮助。

Answer 1

您可以创建自定义颜色 map 并将sns.heatmap与vmin=-1, vmax=6一起使用：

# random data
np.random.seed(1)
a = np.random.uniform(-2,10,(10,10))

from matplotlib import cm, colors as mcolors

# create a custome color map
cmap = mcolors.ListedColormap(['b']+['g']*5 + ['r'], name='abcd', N=7)

# plot heat map, annotation for reference
sns.heatmap(a, annot=True,xticklabels=False, yticklabels=False, cmap=cmap, vmin=-1,vmax=6)

Output：