使用matplotlib.pyplot.imshow（）時如何確定顏色？

Question

我正在使用imshow（）來繪制2D numpy數組，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)

繪制此圖像：

然而，我想要做的是改變顏色，例如0是RED，1是GREEN，2是ORANGE，你明白我的意思。 有沒有辦法做到這一點，如果是這樣，怎么樣？

我試過通過更改colourmap中的條目來嘗試這樣做，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)

但它沒有像我預期的那樣工作，因為0 =顏色映射中的第一個條目，但是例如1個！=顏色映射中的第二個條目，因此只有0被不同地繪制：

Answer 1

我認為最簡單的方法是使用ListedColormap ，並可選擇使用BoundaryNorm來定義bins 。 鑒於上面的數組：

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)

由於數據值與顏色邊界一對一地映射，因此normalizer是多余的。 但我已經把它包括在內以表明它是如何使用的。 例如，當您希望值0,1,2為紅色，3,4,5綠色等時，您可以將邊界定義為[0,3,6 ...]。