Zrób odwrotne przekątne na biało w heatmapie

Staram się zrobić coś, co widać na zdjęciu jest podane poniżej, Tutaj wpisz opis obrazka

Po prostu ustawienie odwrotnych przekątnych biały kolor zostaje. Nie mogłem ustawić ich jako białych. Wykres przyjmuje wartości całkowite i nie wiem, jaka wartość całkowita odpowiada białym kolorem.

Dziękuję!

Edited:

Oto kod;

import math
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import cm as cm
import pylab
import numpy as np
from matplotlib.collections import LineCollection

class HeatMap:
    def __init__(self, selectedLines):
        self.selectedLines = selectedLines


    def getHeapMap(self):
        figure = plt.figure()

        if len(self.selectedLines) != 0:

            self.map = self.createTestMapData(len(self.selectedLines),                len(self.selectedLines))


            maxValueInMap = self.findMaxValueInMap(self.map)

            x = np.arange(maxValueInMap + 1)
            ys = [x + i for i in x]
            ax = figure.add_subplot(111)
            ax.imshow(self.map, cmap=cm.jet, interpolation='nearest')

            '''
            Left side label of the chart is created according to selected values
            from a checkbox group.
            '''
            leftSideLabelSize = len(self.selectedLines)
            sideLabels = []
            for line in self.selectedLines:
                sideLabels.append(line.text())
            pos = np.arange(leftSideLabelSize)
            '''
            Left side labels are set with the code below.
            '''
            pylab.yticks(pos, sideLabels)
            plt.xticks(pos, sideLabels)
            self.numrows, self.numcols = self.map.shape
            ax.format_coord = self.format_coord

            line_segments = LineCollection([zip(x, y) for y in ys],
                linewidths=(0.5, 3, 1.5, 2),
                linestyles='solid')
            line_segments.set_array(x)
            axcb = figure.colorbar(line_segments)

        return figure

    def format_coord(self, x, y):
        col = int(x + 0.5)
        row = int(y + 0.5)
        if col >= 0 and col < self.numcols and row >= 0 and row < self.numrows:
            z = self.map[row, col]
            return 'x=%1.4f, y=%1.4f, z=%1.4f' % (x, y, z)
        else:
            return 'x=%1.4f, y=%1.4f' % (x, y)

    def createTestMapData(self, xSize, ySize):
        resultMap = 10 * np.random.rand(xSize, ySize)
        #Setting reverse diagonal is here. Now it is set with zero but it gives blue.
        # I want it to be set as white
        for index in range(0, int(math.sqrt(resultMap.size))):
            resultMap[index][((math.sqrt(resultMap.size) - 1) - index )] = 0 
        return  resultMap

    def findMaxValueInMap(self, map):
        return np.amax(map)

Wartości są generowane losowo w tej chwili. Kod jest powyżej daje gui jak;

Tutaj wpisz opis obrazka

Author: Ahmet DAL, 2012-06-11

2 answers

Możesz zrobić własną colormapę, lub dostosować istniejącą:)

Tutaj wpisz opis obrazka

Oto kod do powyższego wykresu, z wyjaśnieniami w komentarzach:

import matplotlib
from pylab import *
import numpy as np

#Create test data with zero valued diagonal:
data = np.random.random_sample((25, 25))
rows, cols = np.indices((25,25))
data[np.diag(rows, k=0), np.diag(cols, k=0)] = 0

#Create new colormap, with white for zero 
#(can also take RGB values, like (255,255,255):
colors = [('white')] + [(cm.jet(i)) for i in xrange(1,256)]
new_map = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list('new_map', colors, N=256)

pcolor(data, cmap=new_map)
colorbar()
savefig('map.png')
show()

Alternatywnie, możesz zamaskować swoje dane i ustawić kolor maski:

#Create test data:
data = np.random.random_sample((25, 25))
#Create a diagonal mask:
mask = np.diag(np.ones(25))
#Apply mask to data:
masked_data = ma.masked_array(data, mask)
#Set mask color to white:
cm.jet.set_bad(color='white', alpha=None)
#for this to work we use pcolormesh instead of pcolor:
pcolormesh(masked_data, cmap=cm.jet)
colorbar()
show()

Daje to zasadniczo ten sam wynik, ale może lepiej odpowiadać Twoim potrzebom, ponieważ możesz ustawić dowolną komórkę na białą, a także biel nie pojawia się na pasku kolorów (zobacz na dole powyżej paska kolorów):

Tutaj wpisz opis obrazka

 8
Author: fraxel,
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2012-06-11 08:09:46

Colormap jest zdefiniowany przez argument cmap W ax.imshow(). Użyłeś jet colormap, więc masz cmap=cm.jet, która jest tylko jedną z wielu wbudowanych map kolorów w matplotlib. Możesz wybrać jeden lub zdefiniować własny, który pasuje do Twojego gustu.

 1
Author: joemar.ct,
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2012-06-11 07:36:54