使用matplotlib.pyplot.imshow（）时如何确定颜色？

Question

我正在使用imshow()绘制2D numpy数组，例如：

my_array = [[ 2.  0.  5.  2.  5.]
            [ 3.  2.  0.  1.  4.]
            [ 5.  0.  5.  4.  4.]
            [ 0.  5.  2.  3.  4.]
            [ 0.  0.  3.  5.  2.]]

plt.imshow(my_array, interpolation='none', vmin=0, vmax=5)

绘制此图像：

我想要做的是改变颜色，例如0是红色，1是绿色，2是橙色，你明白我的意思。有没有办法做到这一点，如果有，怎么做？

我尝试过更改colourmap中的条目，如下所示：

    cmap = plt.cm.jet
    cmaplist = [cmap(i) for i in range(cmap.N)]
    cmaplist[0] = (1,1,1,1.0)
    cmaplist[1] = (.1,.1,.1,1.0)
    cmaplist[2] = (.2,.2,.2,1.0)
    cmaplist[3] = (.3,.3,.3,1.0)
    cmaplist[4] = (.4,.4,.4,1.0)
    cmap = cmap.from_list('Custom cmap', cmaplist, cmap.N)

但是它没有按照我的预期工作，因为0 =颜色映射中的第一个条目，但是例如1个！=颜色映射中的第二个条目，因此只有0被不同地绘制：

Answer 1

我认为最简单的方法是使用ListedColormap，并选择使用BoundaryNorm来定义bins。鉴于上面的数组：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

colors = ['red', 'green', 'orange', 'blue', 'yellow', 'purple']
bounds = [0,1,2,3,4,5,6]

cmap = mpl.colors.ListedColormap(colors)
norm = mpl.colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)

plt.imshow(my_array, interpolation='none', cmap=cmap, norm=norm)

由于您的数据值与颜色边界一对一地映射，normalizer是多余的。但我已经把它包括在内以表明它是如何使用的。例如，当您希望值0,1,2为红色，3,4,5绿色等时，您可以将边界定义为[0,3,6 ...]。