Как я могу построить значения NaN как специальный цвет с imshow в matplotlib?

Question

Я пытаюсь использовать imshow в matplotlib для отображения данных в виде тепловой карты, но некоторые значения - это NaN. Мне бы хотелось, чтобы NaN отображались как специальный цвет, которого нет в карте цветов.

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()

Результирующее изображение неожиданно становится полностью синим (самый низкий цвет в цветовой карте струй). Однако, если я сделаю черчение так:

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

- тогда я получаю что-то лучше, но значения NaN отображаются тем же цветом, что и vmin ... Есть ли изящный способ, которым я могу настроить рисование NaN специальным цветом (например, серым или прозрачным)?

Answer 1

Хмм, кажется, 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 все еще открыт для предложений. :]

Answer 2

В более новых версиях Matplotlib больше нет необходимости использовать маскированный массив.

Например, давайте сгенерируем массив, в котором каждое седьмое значение является NaN:

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

Мы можем изменить текущую цветовую карту и построить массив со следующими строками:

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