Comment puis-je représenter les valeurs NaN dans une couleur spéciale avec imshow dans matplotlib ?

Question

J'essaie d'utiliser imshow dans matplotlib pour tracer des données sous forme de carte thermique, mais certaines des valeurs sont des NaN. J'aimerais que les NaNs soient rendus par une couleur spéciale qui ne se trouve pas dans la carte des couleurs.

exemple :

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()

L'image résultante est, de manière inattendue, entièrement bleue (la couleur la plus basse dans la carte des couleurs du jet). Cependant, si j'effectue le tracé comme suit :

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

--j'obtiens alors quelque chose de mieux, mais les valeurs NaN sont dessinées de la même couleur que vmin... Est-ce qu'il y a un moyen gracieux de faire en sorte que les valeurs NaN soient dessinées avec une couleur spéciale (par exemple : gris ou transparent) ?

Answer 1

Hrm, il semble que je puisse utiliser un tableau masqué pour ce faire :

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)

Cela devrait suffire, mais je reste ouvert aux suggestions :]

Answer 2

Avec les nouvelles versions de Matplotlib, il n'est plus nécessaire d'utiliser un tableau masqué.

Par exemple, générons un tableau où chaque 7ème valeur est un NaN :

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

Nous pouvons modifier la carte des couleurs actuelle et tracer le tableau avec les lignes suivantes :

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

Answer 3

Cela n'a pas fonctionné pour moi. Je recevais un message d'erreur, j'ai donc trouvé une solution :

a[3,:] = -999
masked_array=np.ma.masked_where(a==-999, a)
cmap = matplotlib.cm.jet
cmap.set_bad('w',1.)
ax.imshow(masked_array, interpolation='nearest', cmap=cmap)