Python 使用matplotlib在伪彩色打印中设置任意颜色

可能重复：

我有一个值数组，我想在matplotlib中使用pcolor绘制这些值。我使用的是颜色映射'YlOrRd'，效果很好-但我想对除零以外的所有值使用颜色映射。也就是说，所有不是0的值都应该使用颜色映射-我希望0是黑色的

目前，我使用的是数值为“x”的numpy数组

pcolor(x,cmap=cm.YlOrRd)

有没有一种方法可以任意修复数组x中0到黑色的所有值

谢谢，

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戴夫。

这里有两种方法。一个是通过创建自己的

colormap

，另一个是通过使用

遮罩数组

。假设我们有：

import matplotlib
from pylab import *

data = np.arange(-50, 50).reshape(10, 10)
data = np.abs(data)
pcolor(data, cmap=cm.YlOrRd)
show()

这将产生： 现在我们做同样的事情，但是创建一个名为

colors

的列表，该列表的值与

cm.YlOrRd

相同，除了

0

条目之外，该条目在rgb中设置为黑色（

0,0,0

）。然后我们使用

LinearSegmentedColormap。从_list

实际制作colormap：

import matplotlib
from pylab import *

data = np.arange(-50, 50).reshape(10, 10)
data = np.abs(data)
colors = [(0,0,0)] + [(cm.YlOrRd(i)) for i in xrange(1,256)]
new_map = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list('new_map', colors, N=256)
pcolor(data, cmap=new_map)
savefig('map.png')
show()

这将生成相同的绘图，但零值为黑色：

下面是使用屏蔽数组的另一种方法，它有点复杂，代码中的注释解释了以下步骤：

from pylab import *
import numpy.ma as ma

data=np.arange(-50,50).reshape(10,10)
data=np.abs(data)
#create a mask where only values=0 are true:
mask = data == 0
#create a masked array by combining our mask and data:
mx = ma.masked_array(data, mask)
#set masked values in cm.YlOrRd to 'black'
cm.YlOrRd.set_bad(color='black', alpha=None)
# pcolor(data,cmap=cm.YlOrRd)
#we must use pcolormesh instead of pcolor, as pcolor does not draw masked values at all
pcolormesh(mx,cmap=cm.YlOrRd)
show()

这将生成与上一步相同的绘图

这些方法之间存在潜在差异，第一种方法将舍入数据值并应用适当的颜色，而第二种方法将仅将值设置为等于0到黑色（即0.001不会被屏蔽，适当的

cm.YlOrRd

颜色也会被屏蔽）。第二种方法的主要优点是可以完全任意地屏蔽条目