Matplotlib 颜色图从透明

Question

我是 Python 的新手，我真的很难为我的数据获取合理的颜色图。

我正在绘制 29x29 numpy arrays，其中大多数单元格为 0，但平均大约 10-15 个单元格具有非零值，范围从低 10s 到几个 1000s。

在 C++ ROOT 中，您会自动获得一个漂亮的 plot，它具有白色背景和漂亮的彩虹色条，您可以在下面看到。

但是，在 matplotlib 中，请遵循此处的建议：

python matplotlib 来自透明的热图颜色条使用代码：

from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
%matplotlib inline 
#Lets visualise some events

# plot states
# plot states

# get colormap
ncolors = 256
color_array = plt.get_cmap('gist_rainbow')(range(ncolors))

# change alpha values
color_array[:,-1] = np.linspace(1.0,0.0,ncolors)

# create a colormap object
map_object = LinearSegmentedColormap.from_list(name='rainbow_alpha',colors=color_array)

# register this new colormap with matplotlib
plt.register_cmap(cmap=map_object)

# set colourbar map
cmap_args=dict(cmap='jet')

fig, axarr = plt.subplots(nrows=1, ncols=3)

axarr[0].imshow(events[0],**cmap_args)
axarr[0].set_title('Event0',fontsize=16)
axarr[0].tick_params(labelsize=16)

axarr[1].imshow(events[1],**cmap_args)
axarr[1].set_title('Event1',fontsize=16)
axarr[1].tick_params(labelsize=16)

axarr[2].imshow(events[2],**cmap_args)
axarr[2].set_title('Event2',fontsize=16)
axarr[2].tick_params(labelsize=16)

fig.subplots_adjust(right=2.0)
plt.show()

我得到像下面这样的图像，这是无法阅读的。

请有人解释一下如何在 plot 侧面获得白色背景和彩虹色条？

非常感谢！

Answer 1

要将所有零值显示为白色，可以设置“下”颜色。 底色用于低于颜色栏中最低值的值。 使用vmin=1强制颜色条从 1 开始，使所有低于 1 的值都被视为“低于”。

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.ticker import MultipleLocator
#%matplotlib inline

# create a colormap object
cmap = plt.get_cmap('rainbow')
cmap.set_under('white')

# set colourbar map
cmap_args = dict(cmap=cmap, vmin=1, vmax=8000)

fig, axarr = plt.subplots(nrows=1, ncols=4, figsize=(12, 3), gridspec_kw={'width_ratios': [10, 10, 10, 1]})

events = np.random.randint(0, 9, size=(3, 10, 10)) * 1000 * np.random.randint(0, 2, size=(3, 10, 10))

for ax, event, title in zip(axarr[:3], events, ['Event 0', 'Event 1', 'Event 2']):
    img = ax.imshow(event, **cmap_args)
    ax.set_title(title, fontsize=16)
    ax.tick_params(labelsize=16)
    ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1))
    ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1))
fig.colorbar(img, cax=axarr[3])

# to make the colorbar exactly the same height as the image plots:
pos_ax2 = axarr[2].get_position()
pos_ax3 = axarr[3].get_position()
pos_ax3.y0 = pos_ax2.y0
pos_ax3.y1 = pos_ax2.y1
axarr[3].set_position(pos_ax3)

plt.show()