Python 在matplotlib中覆盖imshow绘图

我想在同一个imshow图上比较两组不同的数据，以便于看到差异。 我的第一反应是使colormap中的颜色透明（尤其是较低的值），但我一直无法做到这一点：

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

# create dummy data
zvals =  np.random.rand(100,100)*10-5
zvals2 = np.random.rand(100,100)*10-5

# generate the transparent colors
color1 = colorConverter.to_rgba('white',alpha=0.0)
color2 = colorConverter.to_rgba('black',alpha=0.8)

# make the colormaps
cmap1 = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list('my_cmap',['green','blue'],256)
cmap2 = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list('my_cmap2',[color1,color2],256)

img2 = plt.imshow(zvals,interpolation='nearest',cmap=cmap1,origin='lower')
img3 = plt.imshow(zvals2,interpolation='nearest',cmap=cmap2,origin='lower')

plt.show()

没有错误，但第二个绘图的白色和黑色不显示任何透明度。我还尝试了colorConverter方法在正常plt.plot情况下设置颜色，虽然显示了正确的颜色，但颜色也没有变为透明

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对于如何叠加/比较imshow绘图的任何其他建议，我们将不胜感激

您可以在

imshow

命令中设置

alpha

参数

在您的示例中，

img3=plt.imshow（zvals2，interpolation='nearest'，cmap=cmap2，origin='lower'，alpha=0.6）

编辑： 谢谢你的澄清。 以下是您可以执行的操作说明：

• 首先，选择一个对象（在您的例子中，对于白色和黑色，您可以使用“二进制”颜色贴图）。或者，如果您想要的颜色映射不存在，也可以像以前一样创建自己的颜色映射
• 然后初始化这个colormap对象：这将导致它在内部创建一个名为“_lut”的数组，该数组保存rgba值
• 然后，您可以根据想要实现的内容填充alpha值（在您的示例中，创建一个从0到0.8的数组）
• 然后可以使用此颜色贴图

下面是使用您的代码的示例：

from matplotlib.colors import colorConverter
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib as mpl

# create dummy data
zvals = np.ones((100,100))# np.random.rand(100,100)*10-5
zvals2 = np.random.rand(100,100)*10-5

# generate the colors for your colormap
color1 = colorConverter.to_rgba('white')
color2 = colorConverter.to_rgba('black')

# make the colormaps
cmap1 = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list('my_cmap',['green','blue'],256)
cmap2 = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list('my_cmap2',[color1,color2],256)

cmap2._init() # create the _lut array, with rgba values

# create your alpha array and fill the colormap with them.
# here it is progressive, but you can create whathever you want
alphas = np.linspace(0, 0.8, cmap2.N+3)
cmap2._lut[:,-1] = alphas

img2 = plt.imshow(zvals, interpolation='nearest', cmap=cmap1, origin='lower')
img3 = plt.imshow(zvals2, interpolation='nearest', cmap=cmap2, origin='lower')

plt.show()

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此处链接的答案，包括屏蔽您的输入数组，似乎对我更有效：

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很抱歉，我不清楚，我特别希望接近0的值有一个非常低的alpha值，这样背景就不会覆盖下面绘图的颜色。已进行相应编辑+1用于编辑添加。似乎LinearSegmentedColormap等不适用于alpha值，而您的是一个很好的解决方案。谢谢，这是一个有启发的解决方案。仍然不完全是我想要的，因为我不想有任何白色，只是增加了黑色的数量，但这似乎不是possible@Anake如果您只想增加黑色的数量（通过逐渐增加字母），只需使用相同的代码，但将color1行更改为

color1=colorConverter.to_rgba（'black'）

（与color2类似）。为什么不绘制两个图像数据集的减法？或者相关变换的减法，比如将它们转换为分贝。到目前为止，我还没有用这种方法得到很好的结果，但我仍在继续尝试，同时希望有人知道如何使单个颜色的透明度发挥作用