如何在matplotlib中使用imshow将NaN值绘制为特殊颜色？

Question

我试图在matplotlib中使用imshow将数据绘制为热图，但有些值是NaN。我希望将NaN渲染为色彩映射中找不到的特殊颜色。

示例：

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()

结果图像出乎意料地全是蓝色（喷墨色彩图中的最低颜色）。但是，如果我这样绘图：

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

- 然后我得到了更好的东西，但是NaN值被绘制为与vmin相同的颜色...是否有一种优雅的方式可以设置NaN用特殊颜色绘制（例如：灰色或透明）？

Answer 1

Hrm，看来我可以使用蒙面数组来执行此操作：

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)

这应该足够了，尽管我仍然愿意接受建议。 ：

Answer 2

对于较新版本的Matplotlib，不再需要使用屏蔽数组。

例如，让我们生成一个数组，其中每第7个值都是NaN：

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

我们可以修改当前的色彩映射并使用以下行绘制数组：

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