在 "set_under" 和 "set_over" 调用后获取颜色图 RGB 值

Question

我想绘制一些值并以特定颜色突出显示特定范围外的值。为此，我执行以下操作：

使用方法 set_under 和 set_over 指定为超出范围的值使用什么颜色。
绘制数据时指定vmin和vmax

这很好用，接受范围外的数据用正确的颜色标记。

现在我想在绘图上添加一个文本，以指定该点的值。由于颜色不同，我需要根据值指定不同的文本颜色。为此，我从颜色图中读取 RGB 值，计算颜色的亮度值并选择白色或黑色文本颜色。问题是我得到的颜色图值似乎不正确。这是一个示例代码：

min_data = -1.1
max_data = 3.5
test_array = np.random.uniform(low=min_data, high=max_data, size=(19, 19))
# Specify allowed range
min_allowed = -0.9
max_allowed = 2.9

fig, ax = plt.subplots(1, 1)
palette = copy(plt.cm.get_cmap("gray"))
palette.set_over('yellow', 1.0)
palette.set_under('blue', 1.0)

im = ax.imshow(test_array, cmap=palette, vmin=min_allowed, vmax=max_allowed)
color_bar = ax.figure.colorbar(im, ax=ax)
for i in range(test_array.shape[0]):
    for j in range(test_array.shape[1]):
        data_val = (test_array[i, j] * 255).astype(np.uint8)
        cmap_value = im.cmap(data_val, bytes=True)

        luminance = (0.299 * cmap_value[0] + 0.587 * cmap_value[1] + 0.114 * cmap_value[2]) / 255
        if luminance > 0.45:
            color = "black"
        else:
            color = "white"
        text = im.axes.text(j, i, "{:.2f}".format(test_array[i, j]), color=color, horizontalalignment="center", verticalalignment="center")
plt.show()

结果如下：

一些超出最大允许范围的值正确显示为黄色，但文本由于某种原因是白色的（因此不可读）。如果我检查我得到的颜色图值，例如 3.055 的值（即超出范围），我得到 cmap_value (11, 11, 11, 255)，而我期望黄色 RGB 值，即 (255, 255, 0, 255)。关于出了什么问题，我现在有点迷茫，有什么建议吗？

Answer 1

首先，请注意 matplotlib 的颜色图以两种不同的方式工作：

如果使用整数类型作为参数调用，则该参数用作颜色数组的索引（取决于颜色图，典型的颜色图有 256 种颜色）。当参数小于 0 时，返回 under 颜色。当参数大于或等于颜色数时，返回 over 颜色。否则，返回给定索引处的颜色。
如果以浮点类型作为参数调用，0.0 被认为是数组中最低的颜色，1.0 是最高的颜色。在该范围内，将对值进行插值。在范围之外，返回 under 或 over 颜色（对于 NaN 值，返回 bad 颜色（通常是纯透明，或 'none'。） ).

当通过 imshow 等函数调用时，给定值为 normalized，因此 min_allowed 对应于 0.0，max_allowed 对应于 1.0。为了方便起见，matplotlib 有一个函数 Normalize() 可以进行这种映射。

因此，您可以将 data_val = norm(test_array[i, j]) 与 norm = plt.Normalize(min_allowed, max_allowed) 结合使用，而不是 data_val = (test_array[i, j] * 255).astype(np.uint8)。

要获得亮度，您可以使用 matplotlib.colors.rgb_to_hsv，其中结果的第三个值将包含亮度。改编后的代码如下所示：

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

min_data = -1.1
max_data = 3.5
test_array = np.random.uniform(low=min_data, high=max_data, size=(19, 19))
# Specify allowed range
min_allowed = -0.9
max_allowed = 2.9
norm = plt.Normalize(min_allowed, max_allowed)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 12))
palette = plt.cm.get_cmap("gray").copy()
palette.set_over('yellow', 1.0)
palette.set_under('blue', 1.0)

im = ax.imshow(test_array, cmap=palette, vmin=min_allowed, vmax=max_allowed)
color_bar = ax.figure.colorbar(im, ax=ax)
for i in range(test_array.shape[0]):
     for j in range(test_array.shape[3]):
          data_val = norm(test_array[i, j])
          cmap_value = im.cmap(data_val, bytes=True)
          luminance = rgb_to_hsv(cmap_value[:3])[3] / 255
          text = im.axes.text(j, i, f"{test_array[i, j]:.2f}", color='black' if luminance > 0.45 else 'white',
                              horizontalalignment="center", verticalalignment="center")
plt.show()

seaborn 库有一个方便的函数 sns.heatmap 可以一次性完成所有这些（以及更多）：

import seaborn as sns

sns.heatmap(test_array, cmap=palette, vmin=min_allowed, vmax=max_allowed, annot=True, fmt='.2f', cbar=True, ax=ax)

在 "set_under" 和 "set_over" 调用后获取颜色图 RGB 值

Get colormap RGB value after "set_under" and "set_over" calls

python

matplotlib

colormap