Matlab, Python：修复色图为指定值

Question

这是一个简单但常见的任务，当试图根据二维矩阵值修复颜色贴图时。 要在Matlab中演示考虑问题，解决方案不需要在Matlab中（即，此处提供的代码仅用于演示目的）。

x = [0,1,2; 3,4,5; 6,7,8];
imagesc(x)
axis square
axis off

因此输出为：

当某些值超过最大值时，会发生如下情况：
^{pr2}$ 这看起来很合乎逻辑，但当我们想比较/跟踪两个映射中的元素时，就会出现问题。由于colormap关联被更改，几乎不可能找到单个单元格进行比较/跟踪等。
我实施的解决方案是将矩阵屏蔽为：

x = [0,1,2; 3,4,5; 6,7,18];
m = 8;
x(x>=m) = m;

非常好。
因为提供的代码需要搜索/过滤（额外的时间消耗！）我想知道是否有一种通用的/更有效的方法来实现这项工作？

出现此问题的一种情况是，当我们有许多连续的模拟，并希望对进度进行有意义的动画制作时；在这种情况下，每种颜色都应保持其关联不变。在

Answer 1

f1 = figure;
x = [0,1,2; 3,4,5; 6,7,8];
imagesc(x)
axis square
axis off

limits = get(gca(f1),'CLim');

f2 = figure;
z = [0,1,2; 3,4,5; 6,7,18];
imagesc(z)
axis square
axis off
caxis(limits)

Answer 2

索引很快，所以我不认为你需要担心。在

但是，在Matlab中，可以将clims参数传递给imagesc：

imagesc(x,[0 8]);

这会将高于8的所有值映射到色阶中的顶部颜色，将低于0的所有值映射到颜色比例中的底部颜色，然后扩展介于两者之间的颜色比例。在

^{}。在

Answer 3

在Python中，使用包^{}的解决方案如下：

import pylab as pl
x = [[0,1,2],[3,4,5],[6,7,18]]
pl.matshow(x, vmin=0, vmax=8)
pl.axis('image')
pl.axis('off')
show()

因此vmin和vmax是颜色映射全范围的边界限制。