Проблеми с нули в matplotlib.colors.LogNorm

Начертавам хистограма, използвайки

plt.imshow(hist2d, norm = LogNorm(), cmap = gray)

където hist2d е матрица от стойности на хистограма. Това работи добре с изключение на елементите в hist2d, които са нула. По-специално получавам следното изображение

Хистограма

но бих искал белите петна да са черни.

Благодаря ти!


matplotlib color-mapping
person Till Hoffmann    schedule 26.02.2012    source източник

Отговори (3)


arrow_upward
23
arrow_downward

Ето един алтернативен метод, който не изисква да се занимавате с вашите данни, като зададете rgb стойност за лоши пиксели.

import copy
data = np.arange(25).reshape((5,5))
my_cmap = copy.copy(matplotlib.cm.get_cmap('gray')) # copy the default cmap
my_cmap.set_bad((0,0,0))
plt.imshow(data, 
           norm=matplotlib.colors.LogNorm(), 
           interpolation='nearest', 
           cmap=my_cmap)

Проблемът е, че кошчетата с 0 не могат да бъдат правилно нормализирани в журнала, така че те са маркирани като „лоши“, които са картографирани към различни. Поведението по подразбиране е да не се рисува нищо върху тези пиксели. Можете също да посочите какъв цвят да нарисувате пиксели, които са над или под границите на цветовата карта (по подразбиране те се изчертават като най-висок/най-нисък цвят).

person tacaswell    schedule 01.02.2013
comment
Ако не използвате 'gray', а например 'viridis' цветовата карта, тогава може да искате да вземете цвета за лошите пиксели от цветната карта: my_cmap.set_bad(my_cmap.colors[0]). - person Dietmar; 14.08.2018
comment
Чудесно решение! Защо добавихте interpolation='nearest'? - person Kalo; 09.05.2021
comment
Тъй като този отговор е преди да променим интерполацията по подразбиране от двулинейна! - person tacaswell; 13.05.2021

arrow_upward
1
arrow_downward

Ако сте доволни от мащабирането на цветовете, както е, и просто искате стойностите 0 да са черни, просто бих променил входната матрица, така че 0-те да бъдат заменени със следващата най-малка стойност:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm, matplotlib.colors
import numpy

hist2d = numpy.arange(9).reshape(3,3)

plt.imshow(numpy.maximum(hist2d, sorted(hist2d.flat)[1]), 
           interpolation='nearest', 
           norm = matplotlib.colors.LogNorm(), 
           cmap = matplotlib.cm.gray)

произвежда

0-›минимална снимка

person DSM    schedule 26.02.2012

arrow_upward
-1
arrow_downward

Това генерирано ли е с функцията matplotlib hist2d?

Всичко, което трябва да направите, е да преминете през матрицата и да зададете някаква произволна долна стойност, след което се уверете, че сте начертали това с фиксирани граници

for f in hist2d:
   f += 1e-3

след това, когато покажете фигурата, цялото празно пространство вече ще бъде на долната стойност и ще се покаже на логаритмично нормалната диаграма. Въпреки това, ако позволите на hist2d автоматично да избере мащабирането вместо вас, той ще иска да използва 1e-3 подова стойност като минимална. За да избегнете това, трябва да зададете стойности vmin и vmax в hist2d

hist2d(x,y,bins=40, norm=LogNorm(), vmin=1, vmax=1e4)
person murdertov    schedule 13.03.2014