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matplotlibのimshowでNaN値を特別な色としてプロットするにはどうすればよいですか?

Matplotlibでimshowを使用してデータをヒートマップとしてプロットしようとしていますが、値の一部はNaNです。 NaNをカラーマップにない特別な色としてレンダリングしたいのですが。

例:

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()

結果として得られる画像は、予想外にすべて青(ジェットカラーマップの最低色)です。ただし、次のようなプロットを行う場合:

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

-それから私は何か良くなりますが、NaN値はvminと同じ色で描画されます... NaNを特別な色(たとえば、灰色または透明)で描画するように設定できる優雅な方法はありますか?

74
Adam Fraser

Hrm、マスクされた配列を使用してこれを行うことができるようです:

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)

私はまだ提案を受け入れていますが、これで十分でしょう。 :]

73
Adam Fraser

Matplotlibの新しいバージョンでは、マスクされた配列を使用する必要がなくなりました。

たとえば、7番目の値がすべてNaNである配列を生成しましょう。

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

現在のカラーマップを変更し、次の行を使用して配列をプロットできます。

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

plot result

29
Arcturus B

私にはうまくいきませんでした。エラーメッセージが表示されていたため、回避策を実行しました。

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)
2
Sergey