使用'set_under'或'set_over'后重置默认的matplotlib色彩值

Question

这是一直困扰我一段时间的东西。无论何时我使用cmap.set_under()或cmap.set_over()方法更改超出界限值的颜色，它们似乎都会将这些更改应用于使用该颜色映射的所有实例。以下是我所指的一个例子。

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

rand_data = np.random.randint(50, size=(20,20)) 

plt.figure() 
plt.subplot(211) 
cmap1 = plt.cm.rainbow 
im1 = plt.pcolormesh(rand_data, cmap=cmap1, vmin=10) 
im1.cmap.set_under('w') 
plt.colorbar(extend='min') 

plt.subplot(212) 
cmap2 = plt.cm.rainbow 
im2 = plt.pcolormesh(rand_data, cmap=cmap2, vmin=10) 
im2.cmap.set_under('k') 
plt.colorbar(extend='min') 

plt.show() 

这里我试图创建两个相同值的图。在第一个图中，我希望所有低于10的值都是白色的。在第二个图中，我希望所有低于10的值都是黑色。结果是这样的：

看来，我以前set_under第二次将其复位set_under为使用彩虹颜色映射所有现有的图解。如果我在第二个情节使用不同的颜色表，我可以设置不同的set_under颜色：

更为离奇的，如果在一个函数或脚本使用cmap.set_under()或cmap.set_over()，此设置不会重置后退出该功能。也就是说，如果我注释掉我明确定义set_under和颜色重新运行脚本的行，我会得到与以前相同的结果。

所以我有几个问题：

1. 有没有一种方法来设置一个图一个颜色映射出界外值的颜色，而不会影响任何现有地块的颜色表？

2. 如何将界外值重置为原始颜色？

对于第二个问题，我知道我可以做这样的事情手动添加回原来的颜色：

N = cmap.N 
cmap.set_under(cmap(1)) 
cmap.set_over(cmap(N-1)) 

但是，我觉得应该有一个更简单的方法。

Answer 1

您所描述的行为是预期的。目前只有一个色彩图，即plt.cm.rainbow。当您第一次使用set_under('w')及更高版本set_under('k')时，under的颜色将为黑色。

你想要做的是实际使用相同颜色映射的两个不同实例，然后更改每个实例以为下限设置不同的值。
这可以很容易地使用copy完成，

cmap1 = copy.copy(plt.cm.rainbow) 

现在操纵cmap1不改变彩虹颜色表本身，这样就可以在以后创建它的另一个副本，并应用不同的设置。

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
import copy 

rand_data = np.random.randint(50, size=(20,20)) 

plt.figure() 
plt.subplot(211) 
cmap1 = copy.copy(plt.cm.rainbow) 
im1 = plt.pcolormesh(rand_data, cmap=cmap1, vmin=10) 
im1.cmap.set_under('w') 
plt.colorbar(extend='min') 

plt.subplot(212) 
cmap2 = copy.copy(plt.cm.rainbow) 
im2 = plt.pcolormesh(rand_data, cmap=cmap2, vmin=10) 
im2.cmap.set_under('k') 
plt.colorbar(extend='min') 

plt.show()