Python 以页数显示光栅数据（不处理数据值）。

我正在尝试使用folium显示光栅类型的数据（numpy数组）。这就是我目前所拥有的

import folium
from folium.plugins import ImageOverlay
import numpy as np
from matplotlib import cm

z = np.random.rand(100, 100)
m = folium.Map([30, -80], zoom_start=6, tiles='stamentoner')
folium.plugins.ImageOverlay(
    image=z,
    name='sample map',
    opacity=1,
    bounds=[[25, -75.], [35., -85.]],
    interactive=False,
    cross_origin=False,
    zindex=1,
    colormap=cm.viridis
).add_to(m)
folium.LayerControl().add_to(m)
m.save('sample.html')

我现在想做的是不给z的某些值指定颜色；e、 g.z<0.9。我试过：

z = np.where(z < 0.9, np.nan, z)

z=np.其中（z<0.9，np.nan，z）

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但它没有起作用。nan细胞仍然有颜色

我认为在导入到传单之前，可以尝试将要屏蔽的值转换为0（或其他nodata值）。 将此值设置为光栅中的nodata。 将图像保存到PNG。

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然后导入传单。

可能不是最好的方法，但我有一个解决方案，无需先将其保存为PNG

我假设您有一个带有一些值的NumPy数组。在我的例子中，这个数组是

img

，它是一个2D数组，有七个不同的值

[0，1，2，3，4，5，-128]

。这是一个分类光栅地图，所以我使用定性颜色

以下是如何添加光栅层：

folium.graster\u layers.ImageOverlay（img，
不透明度=1，
界限=界限，
colormap=lambda x:graster_to_coloridx[x]）。将_添加到（m）

现在这里的关键是（如folium文档中所述）

colormap

参数也可以采用RGBA值。RGBA的A是颜色的alpha，用人类的术语来说是不透明度。简单地说，如果你将任何颜色的alpha值设置为0，你就会得到一个透明的颜色，这就是你想要的

我的情况更简单，因为我使用的是定性颜色，我所要做的就是巧妙地定义字典

graster\u to\u coloridx[x]

。我是这样做的：

{0:（0.8941176470588236，0.10196078431372549，0.10980392156862745，1.0），
1: (0.21568627450980393, 0.49411764705882355, 0.7215686274509804, 1.0),
2: (0.30196078431372547, 0.6862745098039216, 0.2901960784313726, 1.0),
3: (0.596078431372549, 0.3058823529411765, 0.6392156862745098, 1.0),
4: (1.0, 1.0, 0.2, 1.0),
5: (0.6509803921568628, 0.33725490196078434, 0.1568627450980392, 1.0),
-128: (1, 1, 1, 0)}

显然，-128是填充值，而其他人的alpha值为1.0，则为0。您可以做的是，不传递cmap，而是传递一个几乎是带有扭曲的cmap的函数：

将matplotlib.cm导入为cm
def get_颜色（x）：
小数=2
x=np.左右（x，小数=小数）
ls=np.linspace（0,1,10**decimals+1）
如果为0，则colormap使用特定颜色表示错误值。你试过cm.viridis.set_bad（alpha=0）`吗？谢谢。它不起作用。当使用plt.imshow显示z时，它可以工作，但使用folium时没有成功。@D_Serg…我认为您提到的上述解决方案适用于单波段图像。我想知道，如果我有一个多波段的图像，我想把一个RGB图像打印到一张折页图上，那么在你上面的代码中需要做什么改变。。。。