Проблемы с нулями в matplotlib.colors.LogNorm

Question

Я строю гистограмму, используя

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

где hist2d представляет собой матрицу значений гистограммы.Это работает нормально, за исключением элементов в hist2d это ноль.В частности, я получаю следующее изображение

но хотелось бы, чтобы белые пятна были черными.

Спасибо!

Answer 1

Вот альтернативный метод, который не требует, чтобы вы портили свои данные, устанавливая значение RGB для плохих пикселей.

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)

Проблема в том, что контейнеры с 0 не могут быть должным образом нормализованы в журнале, поэтому они помечаются как «плохие», которые сопоставляются по-разному.Поведение по умолчанию — ничего не рисовать на этих пикселях.Вы также можете указать, каким цветом рисовать пиксели, которые выходят за или ниже пределов карты цветов (по умолчанию они рисуются как самый высокий/самый низкий цвет).

Answer 2

Если вас устраивает цветовое масштабирование как есть и вы просто хотите, чтобы значения 0 были черными, я бы просто изменил входную матрицу так, чтобы 0 были заменены следующим наименьшим значением:

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)

производит

mimimum picture">

Answer 3

Было ли это создано с помощью функции matplotlib hist2d?

Все, что вам нужно сделать, это просмотреть матрицу и установить произвольное минимальное значение, а затем обязательно отобразить его с фиксированными пределами.

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

тогда, когда вы покажете рисунок, все пробелы теперь будут иметь минимальное значение и будут отображаться на логнормальном графике.Однако, если вы позволяете hist2d автоматически выбирать масштабирование, в качестве минимального будет использоваться минимальное значение 1e-3.Чтобы этого избежать, вам необходимо установить значения vmin и vmax в hist2d.

hist2d(x,y,bins=40, norm=LogNorm(), vmin=1, vmax=1e4)