Как я могу нарисовать значения NaN как особый цвет с imshow в matplotlib?

Я пытаюсь использовать imshow в matplotlib для построения данных в виде тепловой карты, но некоторые из них - NaN. Я бы хотел, чтобы NaNs отображались как особый цвет, не найденный в цветовой палитре.

Пример:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
f = plt.figure()
ax = f.add_subplot(111)
a = np.arange(25).reshape((5,5)).astype(float)
a[3,:] = np.nan
ax.imshow(a, interpolation='nearest')
f.canvas.draw()

Полученное изображение неожиданно становится синим (самый низкий цвет в цветовой карте струи). Однако, если я сделаю так:

ax.imshow(a, interpolation='nearest', vmin=0, vmax=24)

- тогда я получаю что-то лучшее, но значения NaN рисуются того же цвета, что и vmin... Есть ли изящный способ, которым я могу установить NaNs с помощью специального цвета (например: серый или прозрачный)?

Ответ 1

Hrm, похоже, я могу использовать маскированный массив для этого:

masked_array = np.ma.array (a, mask=np.isnan(a))
cmap = matplotlib.cm.jet
cmap.set_bad('white',1.)
ax.imshow(masked_array, interpolation='nearest', cmap=cmap)

Этого должно быть достаточно, хотя я по-прежнему открыт для предложений.:]

Ответ 2

С более новыми версиями Matplotlib больше не нужно использовать маскированный массив.

Например, давайте сгенерируем массив, где каждое 7-е значение является NaN:

arr = np.arange(100, dtype=float).reshape(10, 10)
arr[~(arr % 7).astype(bool)] = np.nan

Мы можем изменить текущий цветовой код и построить массив со следующими строками:

current_cmap = matplotlib.cm.get_cmap()
current_cmap.set_bad(color='red')
plt.imshow(arr)

Ответ 3

Это не сработало для меня. Я получал сообщение об ошибке, так же как и обходной путь:

a[3,:] = -999
masked_array=np.ma.masked_where(a==-999, a)
cmap = matplotlib.cm.jet
cmap.set_bad('w',1.)
ax.imshow(masked_array, interpolation='nearest', cmap=cmap)