データのカラーバーを設定する

Question

matplotlibとcolorbarについて質問があります。私は自分のプロジェクトでヒートマップをたくさん持っています。私の配列は、2つの配列の間の割り算の結果であると仮定します。 （問題を可視化するために）

例えば

：

import numpy as np 
import matplotlib as plt 

array_1 = A/B # A and B are 2 arrays, same shape etc .. 
array_2 = C/D # C and D are 2 arrays, same shape etc .. 

################################## 
# Representation with matplotlib # 
################################## 

fig_step1 = ax1.imshow(array_1, interpolation='nearest') 
fig1.colorbar(fig_step1,ax=ax1) 
ax1.set_xlabel("X (arcmin)") 
ax1.set_ylabel("Y (arcmin)") 
ax1.set_title("array number 1") 

fig_step2 = ax2.imshow(array_2, interpolation='nearest') 
fig1.colorbar(fig_step2,ax=ax2) 
ax2.set_xlabel("X (arcmin)") 
ax2.set_ylabel("Y (arcmin)") 
ax2.set_title("array number 2") 

==>しかし、除算は、私のデータの99％のために良いですし、私はarray_1から平均値を取得した場合でもarray_2はarount値1など。時にはA/Bの結果が1000000であり、カラーバーを間違えるような点（1％）がありません。

==>ヒートマップで印刷するためにカラーバーで再生するにはどうすれば[0; 1]の間のポイントにすることができますか？つまり、ダイナミックなカラーバーを持つことですか？

私は非常に悪い英語のために謝罪：/

ありがとうございました！

Answer 1

私は2つの解決策があることを推測する：imshowのvminとvmax引数を設定したり、配列内の無効な値をマスクのいずれかで。その結果

import numpy as np 
import matplotlib.pylab as plt 

A = np.random.random((20,20)) 
B = np.random.random((20,20)) 

array_1 = A/B # A and B are 2 arrays, same shape etc .. 

fig1 = plt.figure() 
ax1 = plt.subplot(121) 
fig_step1 = ax1.imshow(array_1, interpolation='nearest') 
fig1.colorbar(fig_step1,ax=ax1) 
ax1.set_xlabel("X (arcmin)") 
ax1.set_ylabel("Y (arcmin)") 
ax1.set_title("Without limits") 

ax2 = plt.subplot(122) 
fig_step2 = ax2.imshow(array_1, interpolation='nearest', vmin=0, vmax=1) 
fig1.colorbar(fig_step2, ax=ax2) 
ax2.set_xlabel("X (arcmin)") 
ax2.set_ylabel("Y (arcmin)") 
ax2.set_title("With limits") 

：あなたは無効な値をマスクしたい場合は、

か（1より大きいすべてが無効であると仮定して）：

：その結果

import numpy as np 
import matplotlib.pylab as plt 

A = np.random.random((20,20)) 
B = np.random.random((20,20)) 

array_1 = A/B # A and B are 2 arrays, same shape etc .. 

# Mask the array with the required limits 
array_1 = np.ma.masked_where(array_1 > 1, array_1) 

fig1 = plt.figure() 
ax1 = plt.subplot(111) 
fig_step1 = ax1.imshow(array_1, interpolation='nearest') 
fig1.colorbar(fig_step1,ax=ax1) 
ax1.set_xlabel("X (arcmin)") 
ax1.set_ylabel("Y (arcmin)") 
ax1.set_title("No limits, but masked")