Matplotllib：设置＆＃34;坏＆＃34;散点图中的颜色

Question

我在设置数据集中np.nan值的颜色时遇到问题。 我已经设法让camp.set_bad在imshow图中工作，但它在plt.scatter中不起作用。

无论如何，我的主要目标是为不良值指定特定的颜色。

这就是我的工作方式（但不是; - ）

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

n = 20
x = y = np.linspace(1, 10, n)
c = np.random.random_sample((n,))
c[4] = np.nan
c[8:12] = np.nan

cmap = plt.get_cmap('plasma')
cmap.set_bad(color='black', alpha = 1.)
plt.scatter(x, y, c=c, s=200, cmap=cmap)

这给了我以下输出：

当然，我可以将数据集分成两个独立的集合并将它们过度绘制，但我非常确定有更清晰的解决方案。

Answer 1

cmap plasma中没有黑色。

数组c必须存储您从当前颜色映射cmap中选择的颜色索引。如果将c设置为NaN，则表示您没有在散点图上获得这些索引的对象（4和8:12）。

第一个变体是手动设置所选索引的颜色：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
n = 20
x = y = np.linspace(1, 10, n)
c = np.random.random_sample((n,))
#c[4] = np.nan
#c[8:12] = np.nan
c[4]=c[8:12]=0 # first color use to mark 4 and 8:12 elements
cmap = plt.get_cmap('plasma')
plt.scatter(x, y, s=200, c=c, cmap=cmap)
plt.show()

第二个变体是绘制两个散点图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

n = 20
x = y = np.linspace(1, 10, n)
c = np.random.random_sample((n,))
c[4] = np.nan
c[8:12] = np.nan
cmap = plt.get_cmap('plasma')

# plot good values
indices = ~np.isnan(c)
plt.scatter(x[indices], y[indices], s=200, c=c[indices], cmap=cmap)
# plot bad values
plt.scatter(x[~indices], y[~indices], s=200, c='k')

plt.show()