如何在matplotlib.pyplot中创建自定义N色cmap并避免颜色重复问题

问题原因 #

仅通过ListedColormap定义颜色列表时，Matplotlib默认会对数据值域做线性插值映射，若未绑定颜色与数值的对应规则，就会出现颜色重复、插值变色的问题。

你遇到的异常绘图效果如下：

解决方案 #

搭配BoundaryNorm手动指定数值区间和颜色的一一对应关系，即可强制色卡严格按照定义的颜色显示，不做插值处理：

• 二分类离散数据场景：如果你的数据是仅包含0、1两类的离散值，参考代码如下：

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

# 定义自定义色卡
cmap = colors.ListedColormap(['#e3eeee', '#3c0736'])
# 绑定数值与颜色的对应规则：[-0.5, 0.5]匹配第一个颜色，[0.5, 1.5]匹配第二个颜色
bounds = [-0.5, 0.5, 1.5]
norm = colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)

# 绘图示例
test_data = np.random.randint(0, 2, size=(10,10))
plt.imshow(test_data, cmap=cmap, norm=norm)
plt.colorbar(ticks=[0,1])
plt.show()

• 连续数据按阈值分色场景：如果你的数据是连续值，仅需修改bounds中的分界值即可，比如要以数值5为分界，小于5用第一个颜色、大于等于5用第二个颜色，将bounds修改为[test_data.min(), 5, test_data.max()]即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mohamed Hachaichi