Matplotlib imshow如何为特定数值绑定对应的映射颜色？

你之前的方案存在映射不稳定的核心原因是imshow默认会对输入矩阵的数值做自动归一化处理，将矩阵的最小值映射到色卡的第一个颜色，最大值映射到色卡的最后一个颜色，因此没有绑定固定的数值-颜色对应关系。可以通过以下两种简便方法实现需求：

方法1：添加vmin/vmax参数固定映射区间 #

适合仅需要映射连续整数数值的场景，直接在imshow调用时指定归一化的上下限即可：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

# 颜色列表顺序对应数值从小到大的映射：数值0→grey，数值1→blue
custom_cmap = ListedColormap(['grey', 'blue'])
# vmin=0固定色卡起始值对应数值0，vmax=1固定色卡终止值对应数值1
plt.imshow([[1,0],[0,1]], cmap=custom_cmap, vmin=0, vmax=1)
plt.show()

方法2：使用BoundaryNorm明确边界映射 #

适合数值不连续、需要严格控制数值边界对应关系的场景，稳定性更高：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap, BoundaryNorm

custom_cmap = ListedColormap(['grey', 'blue'])
# 定义边界：小于0.5的数值映射第一个颜色，0.5~1.5之间的数值映射第二个颜色
# 刚好可以精准匹配整数0和1的映射需求，不会出现数值偏移问题
custom_norm = BoundaryNorm([-0.5, 0.5, 1.5], custom_cmap.N)
plt.imshow([[1,0],[0,1]], cmap=custom_cmap, norm=custom_norm)
plt.show()

如果需要扩展更多数值的映射，只需要对应扩充颜色列表、调整vmin/vmax范围或BoundaryNorm的边界列表即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lorenzori