Wie kann ich NaN-Werte als Sonderfarbe mit imshow in Matplotlib darstellen?

Question

Ich versuche, Imshow in Matplotlib zu verwenden, um Daten als Heatmap zu plotten, aber einige der Werte sind NaNs. Ich möchte, dass die NaNs als spezielle Farbe gerendert werden, die nicht in der Colormap gefunden wird.

Beispiel:

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() 

Das resultierende Bild ist unerwartet alle blau (die niedrigste Farb im Strahl colormap). Allerdings, wenn ich tun Plotten das wie folgt aus:

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

--then ich etwas besser, aber die NaN-Werte sind die gleiche Farbe wie vmin gezeichnet ... Gibt es eine elegante Art und Weise, die ich setzen kann NaNs zu mit einer speziellen Farbe gezeichnet werden (zB: grau oder transparent)?

Answer 1

Hrm, scheint es ich um ein maskiertes Array, dies zu tun verwenden können:

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) 

Dies sollte ausreichen, wenn ich auf die Vorschläge noch offen bin. :]

Answer 2

Es hat nicht für mich funktioniert. Ich war Fehlermeldung bekommen, so tat Abhilfe:

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) 

Answer 3

Bei neueren Versionen von Matplotlib, ist es nicht mehr notwendig, eine maskierte Array zu verwenden.

Zum Beispiel, lassen Sie uns ein Array erzeugen, wo jeder siebte Wert ein NaN ist:

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

Wir können den aktuellen colormap ändern und zeichnen das Array mit den folgenden Zeilen:

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