在matplotlib

Question

我有三个带有数据的2D数组，我想将它们组合成一个图像 使用三种不同的色彩图。我目前的做法不起作用：

1. 规范化数组
2. 应用将每个元素/像素转换为4（RGBA）
数组的色彩映射
3. 将三个结果数组平均为混合机制
4. 显示结果

结果不是具有四个彩色区域的图像，而是我不理解的图像。我把我的代码剪切成了希望显示问题的东西。

有人能告诉我什么是错的吗？ 谢谢。

更新：

一个严重的错字搞砸了结果（ax.imshow（res [0]，...而不是ax.imshow（res，...）。结果现在是我的预期。

混合问题由Emilien解决，给出了正确的方法＆＃34;获得最小值。

右上角是＆＃34;黄色＆＃34;，可能需要创建我自己的彩色地图，一面有真正的白色。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm

def normalise(v):
    m=np.amax(v)
    if m==0:
       return v
    return v/m

# three arrays
myarray0 = [[2,2],[0,0]]
y0 = normalise(myarray0)
myarray1 = [[3,0],[6,0]]
y1 = normalise(myarray1)
myarray2 = [[0,0],[8,0]]
y2 = normalise(myarray2)

# mapping
cmap0 = cm.RdPu
m0 = cm.ScalarMappable(cmap=cmap0)
im0 = m0.to_rgba(y0)
cmap1 = cm.PuBu
m1 = cm.ScalarMappable(cmap=cmap1)
im1 = m1.to_rgba(y1)
cmap2 = cm.YlGn
m2 = cm.ScalarMappable(cmap=cmap2)
im2 = m2.to_rgba(y2)

# blending
# res=(np.array(im0) + np.array(im1) + np.array(im2)) / 3
# getting the minimum, as suggested by Emilien:
res = reduce(np.minimum, [np.array(im0), np.array(im1), np.array(im2)])

# showing
fig = plt.figure(1)
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.imshow(res, interpolation='bilinear',
          origin='lower', extent=[0,3,0,3])
plt.show()