绘制蒙面 numpy 数组会导致颜色条不正确

Plotting masked numpy array leads to incorrect colorbar

我正在尝试为 matplotlib 创建自定义颜色条 PolyCollection. Everything seems ok until I attempt to plot a masked array。颜色条不再显示正确的颜色,即使绘图显示正确的颜色也是如此。绘制掩码数组是否有不同的程序?

我正在使用 matplotlib 1.4.0 和 numpy 1.8。

这是我的绘图代码:

import numpy
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import PolyCollection

vertices = numpy.load('vertices.npy')
array = numpy.load('array.npy')

# Take 2d slice out of 3D array
slice_ = array[:, :, 0:1].flatten(order='F')

fig, ax = plt.subplots()

poly = PolyCollection(vertices, array=slice_, edgecolors='black', linewidth=.25)

cm = mpl.colors.ListedColormap([(1.0, 0.0, 0.0), (.2, .5, .2)])
poly.set_cmap(cm)

bounds = [.1, .4, .6]
norm = mpl.colors.BoundaryNorm(bounds, cm.N)

fig.colorbar(poly, ax=ax, orientation='vertical', boundaries=bounds, norm=norm)
ax.add_collection(poly, autolim=True)
ax.autoscale_view()
plt.show()

情节如下:

但是,当我在 切片之前 绘制具有以下更改的掩码数组时:

array = numpy.ma.array(array, mask=array > .5)

我得到一个颜色条,现在只显示一种颜色。即使两种颜色(正确)仍显示在图中。

在绘制掩码数组时,是否有一些技巧可以使颜色条保持一致?我知道我可以使用 cm.set_bad 来更改屏蔽值的颜色,但这并不是我想要的。我希望颜色条在这两个图之间显示相同,因为颜色和颜色条本身应该保持不变。

将 BoundaryNorm 传递给 PolyCollection,poly。否则,poly.norm 默认设置为 matplotlib.colors.Normalize 实例:

In [119]: poly.norm
Out[119]: <matplotlib.colors.Normalize at 0x7faac4dc8210>

我没有仔细检查源代码来准确解释你发布的代码中发生了什么,但我推测这个 Normalize 实例和 BoundaryNorm 的交互使范围fig.colorbar 看到的值与您的预期不同。

无论如何,如果将 norm=norm 传递给 PolyCollection,那么结果看起来是正确的:

import numpy
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.collections as mcoll
import matplotlib.colors as mcolors

numpy.random.seed(4)
N, M = 3, 3
vertices = numpy.random.random((N, M, 2))
array = numpy.random.random((1, N, 2))
# vertices = numpy.load('vertices.npy')
# array = numpy.load('array.npy')
array = numpy.ma.array(array, mask=array > .5)
# Take 2d slice out of 3D array
slice_ = array[:, :, 0:1].flatten(order='F')
fig, ax = plt.subplots()

bounds = [.1, .4, .6]
cm = mpl.colors.ListedColormap([(1.0, 0.0, 0.0), (.2, .5, .2)])
norm = mpl.colors.BoundaryNorm(bounds, cm.N)

poly = mcoll.PolyCollection(
    vertices, 
    array=slice_, 
    edgecolors='black', linewidth=.25, norm=norm)

poly.set_cmap(cm)

fig.colorbar(poly, ax=ax, orientation='vertical')
ax.add_collection(poly, autolim=True)
ax.autoscale_view()
plt.show()