Python Matplotlib：将渐变颜色贴图与列出的颜色贴图组合

我有一个数据帧，其中的值来自（0，1）（注意，这两个数字都不包括）的一些计算

然后，我用0填充了一些缺少的值

我想为热图创建以下颜色图：

如果缺少数据（=0）：热图中的白色（仅一种白色）

如果数据低于阈值（例如0<数据<0.5）：浅色（仅一种浅色）

如果数据高于阈值：红色（或任何其他颜色，无所谓）的渐变色贴图

他们这里的关键是，我想有确切的灰色和白色的1。二,。我不希望在treshold以下的值和阈值以上的值之间有任何渐变

我已经看到了关于组合两个颜色贴图的问题：，但我真的不明白在代码中它在哪里将负值映射到不同的颜色贴图，或者如何使第二个颜色贴图非渐变

仅用于示例目的的数据：

data = np.random.rand(10,10) * 2 - 1.3
data[data < 0] = 0

它给了我什么：

再次：我希望将热图的红色部分更改为渐变（理想情况下，颜色条不应该具有与现在相同大小的所有颜色）

谢谢

更新：

我终于意识到，有可能通过

cdict

定义一个颜色映射来实现以下功能：

然而，我并没有得到我所期望的

我有这个

cdict

：

cdict = {'red':   ((0.0,  1.0, 1.0),
                   (0.0001,  1.0, 1.0),
                   (lower_bound, 0.99, 0.99),
                   (threshold, 0.99, 0.99),
                   (threshold + 0.0001, 0.98, 0.98),
                   (upper_bound,  0.57, 0.57),
                   (upper_bound + 0.0001,  0.0, 0.0),
                   (1.0, 0.0, 0.0)),

         'green': ((0.0,  1.0, 1.0),
                   (0.0001, 1.0, 1.0),
                   (lower_bound, 0.92, 0.92),
                   (threshold, 0.92, 0.92),
                   (threshold + 0.0001, 0.63, 0.63),
                   (upper_bound,  0.0, 0.0),
                   (upper_bound + 0.0001,  0.0, 0.0),
                   (1.0, 0.0, 0.0)),

         'blue':  ((0.0,  1.0, 1.0),
                   (0.0001,  1.0, 1.0),
                   (lower_bound, 0.82, 0.82),
                   (threshold, 0.82, 0.82),
                   (threshold + 0.0001, 0.42, 0.42),
                   (upper_bound, 0.0, 0.0),
                   (upper_bound + 0.0001,  0.0, 0.0),
                   (1.0, 0.0, 0.0))
        }
cmap = LinearSegmentedColormap('cdict', cdict)

界限：

lower_bound = data[data != 0].min()
upped_bound = data.max()
threshold = 0.2

其中对于我来说

（下限、上限、阈值）

=

（0.02249988938707692,0.6575927961263812,0.2）

绘图：

然而，我明白了：

---

怎么可能呢？如果根据我对

cdict

的理解，黑色只分配给高于

上限的值，为什么我会有这么多黑色方块呢？这是没有意义的，因为
上限
是所有数组中的最大值…
您希望白色从0到阈值，以及从阈值到1的渐变。当您的数据也在0到1之间时，这非常容易。可通过

下的

.set\u设置0以下值的颜色

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap


data = np.random.rand(10,10) * 2 - 1.3

thresh = 0.2
nodes = [0,thresh, thresh, 1.0]
colors = ["white", "white", "red", "indigo"]
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list("", list(zip(nodes, colors)))
cmap.set_under("gray")

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(data, cmap=cmap, vmin=0, vmax=1)
fig.colorbar(im, extend="min")
plt.show()

@Ardweaden根据其他问题的答案改进了一些东西，但问题仍然没有解决。我认为您的cdict设置不正确。你能试试我在答案里贴的那个吗（贴在那里是为了方便）？@Ardweaden我试过了，但那不是我所期望的。颜色条应为以下颜色：0周围为白色，亮度为0.2，渐变为0.2至末端。你给出的：0左右为黑色，1.5左右为渐变，之后为白色。你能发布你得到的图像或你的数据吗？那将非常有帮助。
fig, ax = plt.subplots(figsize = (15, 6))
im = ax.imshow(data, cmap = cmap)
cbar = ax.figure.colorbar(im, ax = ax)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap


data = np.random.rand(10,10) * 2 - 1.3

thresh = 0.2
nodes = [0,thresh, thresh, 1.0]
colors = ["white", "white", "red", "indigo"]
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list("", list(zip(nodes, colors)))
cmap.set_under("gray")

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(data, cmap=cmap, vmin=0, vmax=1)
fig.colorbar(im, extend="min")
plt.show()