Matplotlib 顏色圖從透明

Question

我是 Python 的新手，我真的很難為我的數據獲取合理的顏色圖。

我正在繪制 29x29 numpy arrays，其中大多數單元格為 0，但平均大約 10-15 個單元格具有非零值，范圍從低 10s 到幾個 1000s。

在 C++ ROOT 中，您會自動獲得一個漂亮的 plot，它具有白色背景和漂亮的彩虹色條，您可以在下面看到。

但是，在 matplotlib 中，請遵循此處的建議：

python matplotlib 來自透明的熱圖顏色條使用代碼：

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()

我得到像下面這樣的圖像，這是無法閱讀的。

請有人解釋一下如何在 plot 側面獲得白色背景和彩虹色條？

非常感謝！

Answer 1

要將所有零值顯示為白色，可以設置“下”顏色。 底色用於低於顏色欄中最低值的值。 使用vmin=1強制顏色條從 1 開始，使所有低於 1 的值都被視為“低於”。

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()