在matplotlib中叠加imshow图

Question

我想在同一个imshow图上比较两组不同的数据，以便于查看差异。 我的第一直觉是使colormap中的颜色透明（特别是较低的值），但我无法使其工作：

from matplotlib.colors import colorConverter
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# create dummy data
zvals =  np.random.rand(100,100)*10-5
zvals2 = np.random.rand(100,100)*10-5

# generate the transparent colors
color1 = colorConverter.to_rgba('white',alpha=0.0)
color2 = colorConverter.to_rgba('black',alpha=0.8)

# make the colormaps
cmap1 = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list('my_cmap',['green','blue'],256)
cmap2 = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list('my_cmap2',[color1,color2],256)

img2 = plt.imshow(zvals,interpolation='nearest',cmap=cmap1,origin='lower')
img3 = plt.imshow(zvals2,interpolation='nearest',cmap=cmap2,origin='lower')

plt.show()

没有错误，但第二个图的白色和黑色没有显示任何透明度。我还尝试使用colorConverter方法在正常的plt.plot情况下设置颜色，虽然显示的颜色正确，但颜色也没有变得透明。

非常感谢有关如何叠加/比较imshow情节的任何其他建议

Answer 1

您可以在alpha命令中设置imshow参数。

在您的示例中，img3 = plt.imshow(zvals2, interpolation='nearest', cmap=cmap2, origin='lower', alpha=0.6)

编辑：

感谢您的澄清。 以下是您可以做的事情的描述：

• 首先，选择一个matplotlib colormap对象（在您的情况下，对于白色和黑色，您可以选择'二进制'色图）。或者，如果您想要的色彩图尚不存在，也可以像您一样创建自己的色彩图。
• 然后初始化这个colormap对象：这将导致它在内部创建一个名为“_lut”的数组，该数组包含rgba值。
• 然后，您可以根据您想要实现的内容填充alpha值（在您的示例中，创建一个从0到0.8的数组）
• 然后您可以使用此色彩图

以下是使用您的代码的示例：

from matplotlib.colors import colorConverter
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib as mpl

# create dummy data
zvals = np.ones((100,100))# np.random.rand(100,100)*10-5
zvals2 = np.random.rand(100,100)*10-5

# generate the colors for your colormap
color1 = colorConverter.to_rgba('white')
color2 = colorConverter.to_rgba('black')

# make the colormaps
cmap1 = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list('my_cmap',['green','blue'],256)
cmap2 = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list('my_cmap2',[color1,color2],256)

cmap2._init() # create the _lut array, with rgba values

# create your alpha array and fill the colormap with them.
# here it is progressive, but you can create whathever you want
alphas = np.linspace(0, 0.8, cmap2.N+3)
cmap2._lut[:,-1] = alphas

img2 = plt.imshow(zvals, interpolation='nearest', cmap=cmap1, origin='lower')
img3 = plt.imshow(zvals2, interpolation='nearest', cmap=cmap2, origin='lower')

plt.show()

Answer 2

此处链接的答案涉及屏蔽输入数组，对我来说似乎更好： Setting Transparency Based on Pixel Values in Matplotlib