如何使用imshow将NaN值绘制为特定颜色？

Question

我想用matplotlib里的imshow函数把数据画成热图，但有些值是NaN（也就是“不是一个数字”的意思）。我希望这些NaN能用一种在颜色图中找不到的特殊颜色来显示。

举个例子：

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()

结果图像意外地全是蓝色（在jet颜色图中是最低的颜色）。不过，如果我这样画：

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

--那么结果会好一些，但NaN值的颜色和最小值是一样的……有没有什么好的方法可以把NaN用一种特殊颜色（比如灰色或透明）来显示呢？

Answer 1

嗯，看起来我可以用一个“掩码数组”来做到这一点：

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)

这样应该就够用了，不过我还是欢迎其他建议。 :)

Answer 2

在新版本的Matplotlib中，不再需要使用掩码数组了。

比如，我们可以生成一个数组，让每第7个值都是NaN（也就是“不是一个数字”）：

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

.cm.get_cmap()这个方法在matplotlib v3.7.0中被替换成了.colormaps.get_cmap('viridis')。

你可以用.set_bad来设置颜色。

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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

cmap = mpl.colormaps.get_cmap('viridis')  # viridis is the default colormap for imshow
cmap.set_bad(color='red')

plt.imshow(arr, cmap=cmap)

---

.cm.get_cmap()这个方法已经不推荐使用了

我们可以用下面的代码来修改当前的颜色映射，并绘制这个数组：

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