Matplotlib BoundaryNorm将等于上边界的值映射至set_over颜色问题

问题描述 #

我需要将0.1~1.0之间的值映射为离散颜色，小于0.1的用白色，大于1的用hotpink。但使用matplotlib.colors.BoundaryNorm时，发现1.0被映射到了set_over定义的hotpink，只有把1.0改成0.999999才能得到预期效果。同时疑惑文档中“大于等于上边界的值将被映射到最高索引”的描述是否有误。

测试代码 #

import matplotlib.colors as colors
from matplotlib.cm import get_cmap
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
ncolors=11
vmin = 0.1
vmax = 1.0
cmap = get_cmap('RdYlBu_r',10).copy()
cmap.set_bad(color='gray',alpha=0)
cmap.set_under(color='white')
cmap.set_over(color='hotpink')
boundaries = list(np.arange(vmin, vmax, 0.1))+[vmax]

norm = colors.BoundaryNorm(boundaries, ncolors=ncolors, clip=False,extend='both')

print(norm(boundaries))

data=boundaries.copy()
data.insert(0,0)
data.append(1.5)

bar=np.repeat([data],5,axis=0).repeat(5,axis=1)
fig=plt.figure(figsize=(10,10))

img=plt.imshow(bar,cmap=cmap,norm=norm)
img.axes.get_xaxis().set_visible(False)
img.axes.get_yaxis().set_visible(False)

plt.colorbar(orientation='horizontal', extend='both')
plt.show()

问题原因 #

1. BoundaryNorm的区间划分逻辑：当设置extend='both'时，BoundaryNorm的映射规则为：

   • 值小于第一个边界→under颜色（索引0）
   • 值落在[boundaries[i], boundaries[i+1})区间→对应中间颜色索引（i+1）
   • 值大于等于最后一个边界→over颜色（索引len(boundaries)）
     你的边界最后一个值是1.0，所以1.0会被判定为大于等于上边界，直接映射到over颜色。文档描述的“最高索引”指的是未开启extend时的中间区间最高索引，开启extend后，大于等于上边界会被分配到额外的over索引，这是描述歧义导致的误解。

2. 颜色数与区间数不匹配：你的边界列表有10个元素，对应9个离散区间，但你创建的colormap有10个颜色，颜色数和区间数不匹配，进一步加剧了映射混乱。

解决方案 #

调整边界和colormap的设置，让1.0落在最后一个离散区间内：

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

vmin = 0.1
vmax = 1.0
# 区间数是9，对应9个离散颜色
cmap = get_cmap('RdYlBu_r', 9).copy()
cmap.set_bad(color='gray', alpha=0)
cmap.set_under(color='white')
cmap.set_over(color='hotpink')

# 调整最后一个边界为略大于1.0的值，让1.0落在最后一个区间内
boundaries = list(np.arange(vmin, vmax, 0.1)) + [vmax + 1e-8]
# ncolors = 区间数 + 2（under和over）
norm = colors.BoundaryNorm(boundaries, ncolors=9+2, clip=False, extend='both')

print(norm(boundaries))

data = boundaries.copy()
data.insert(0, 0)
data.append(1.5)

bar = np.repeat([data],5,axis=0).repeat(5,axis=1)
fig = plt.figure(figsize=(10,10))

img = plt.imshow(bar, cmap=cmap, norm=norm)
img.axes.get_xaxis().set_visible(False)
img.axes.get_yaxis().set_visible(False)

plt.colorbar(orientation='horizontal', extend='both')
plt.show()

说明 #

• 将colormap的颜色数改为9，和区间数（len(boundaries)-1=9）一致
• 把最后一个边界设为1.0+1e-8，这样1.0会落在[0.9, 1.0+1e-8)区间内，被映射到最后一个离散颜色
• 大于1.0+1e-8的值依然会被映射到over的hotpink颜色

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Axel