使用Gnuplot在矩阵中的特定值的透明度，同时保留调色板？

Question

这是一个有趣的问题：

我有一个2D＆＃34;矩阵＆＃34;双精度，二进制数据I我想用Gnuplot绘图。这很容易完成如下：

plot "foo.dat" binary array=384x384 format='%double' with image

诀窍是某些＆＃34;地区＆＃34;数据有特殊值，比如说1234567890.0。我希望这些元素完全透明，所有其他矩阵都完全不透明。有没有办法根据数据本身设置透明度通道？

我查看了Gnuplot文档的相关部分（link），我认为我需要使用with rgbalpha样式，但我不确定它是如何应用的或如何正确映射透明度。

我也看过这些例子（link），但我不确定如何应用它。

我想知道这是否可以在单行中完成（如上所述），或者是否需要几行（如在二进制矩阵顶部绘制轮廓时）。

提前致谢！

更新

我以为我会为后代提供一些例子。在所有示例中，我使用以下序言：

set title "Basic Plot"   # Or as appropriate
set size square
set palette @MATLAB   # see <http://www.gnuplotting.org/matlab-colorbar-with-gnuplot/>
set cbrange [-100000:100000]    # This cbrange fits my data well enough
                                # I would LOVE an automated way to do this!
val = 1234567890.0      # For missing data

我的基本命令产生以下内容：

plot "foo.dat" binary array=384x384 format='%double' with image

我也尝试过@Christoph的建议：用val替换等于NaN的值：

plot "foo.dat" binary array=384x384 format='%double' \
    using ($1 == val ? NaN : $1) with image

我尝试使用rgbalpha来真正控制透明度，并产生以下内容：

plot "foo.dat" binary array=384x384 format='%double' \
    using 1:1:1:($1 == val ? 0 : 255) with rgbalpha

结论

前两种方法产生类似的结果。第一个是坏的，因为它弄乱了假最大值的色彩映射。第一个和第二个缺点是他们实际上没有实现透明度（＆＃34;未定义＆＃34; Gnuplot中的值不会自动给出透明度）。最后一个很棒，因为它实际上控制了透明度，但它是灰度级的，并没有像我想要的那样使用@MATLAB调色板。

如果有人可以使所有等于val的条目透明并且让色彩图正常工作，我会接受他们的答案。

***下一步去哪儿****

Gnuplot文档提到了set datafile missing命令（link）。这看起来很有希望，但它似乎只适用于基于列的数据 - 而不是二进制文件。

我认为回答原始问题的最佳方法是设置一组函数来模拟每个＆＃34;列的给定调色板。 rgbalpha方法 - 就像这样：

red(z)   = <stuff>
green(z) = <stuff>
blue(z)  = <stuff> 
plot "foo.dat" binary array=384x384 format='%double' \
    using red($1):green($1):blue($1):($1 == val ? 0 : 255) with rgbalpha

如果这些函数以某种方式引用当前调色板，则奖励点，因此调色板的细节不会被硬编码到这三个函数中。 ： - ）

Answer 1

您可以通过为相应的像素提供“NaN＆＃39;”的值来实现这一目标：

value = 123456789.0
plot "foo.dat" binary array=384x384 format='%double' \
     using ($1 == val ? NaN : $1) with image

请注意，这取决于所选终端。它至少适用于wxt，pdfcairo，pngcairo和png，而不适用于x11和{{1 }}。我没有测试其他终端。

这是一个独立的例子。设置背景颜色以显示像素确实是透明的而不是白色：

postscript

4.6.5的结果是：

使用您的示例数据文件，以下脚本可以正常工作并提供一个很好的结果：

set xrange [0:1]
set yrange [0:1]
set isosamples 11
set samples 11
plot '++' using 1:2:($1 == 0.5 && $2 == 0.5 ? NaN : $1) with image