離散的な色を持つ2次元配列は、1つの中間値では機能しません

Question

0から（を含む）22までの2次元配列を持っています。 通常のマットプロットでは、 。 私は、カラーマップだけで、正規化してみましたが、色15と16は一貫していません。

正規化なしでは、15の色は16です（もちろん、ホバーの値はミスアライメントされた浮動小数です）。 正規化では、16が15の色を持つ以外はすべて問題ありません。

同じことを尋ねる他にも複数の質問がありましたが、この問題が発生しました。

import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.colors as colors 

example_data = [list(range(23))]*4 
cmaplist = [ 
    "#b3b3b3", "#333333", "#8a745c", "#8f7456", 
    "#847362", "#1a53ff", "#336600", "#aa8a31", 
    "#b3b3b3", "#aa8a31", "#aa8a31", "#004d00", 
    "#aa8a31", "#5c330a", "#999999", "#66d9ff", 
    "#e481a2", "#e996b1", "#e481a2", "#e06c92", 
    "#e87da1", "#fff11c", "#ff6600" 
] 
norm = colors.BoundaryNorm(range(len(cmaplist)+1), len(cmaplist)) 
cmap = colors.LinearSegmentedColormap.from_list('mycmap', cmaplist, len(cmaplist)) 

plt.matshow(example_data, fignum=False, cmap=cmap, norm=norm) 
plt.show() 

私はmatplotlibなどではあまりよくありません。だから、これは本当に明白な間違いかもしれません。私はちょうど単純な値のデータの検索のようにこれを扱っていますが、それは実際にはどのように機能するのかわかりませんが、限られた知識でより良いアプローチを考えることはできません。

Answer 1

まずMCVEを作成しよう：

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

example_data = np.array([list(range(20))]*4) 
cmaplist = ["red", "limegreen", "blue", "gold"]*5 

fig, ax = plt.subplots() 

norm = colors.BoundaryNorm(np.arange(0,len(cmaplist)+1)-0.5, len(cmaplist)) 
cmap = colors.LinearSegmentedColormap.from_list('mycmap',cmaplist, len(cmaplist)) 

im = ax.matshow(example_data, cmap=cmap, norm=norm) 

plt.show() 

分かるように、位置15は黄色であるべきであるが、位置14及び15の色は、同じです。これはmatplotlib 2.1、matplotlib 2.0.2にあります。問題はそこにないようです。私は約bug reportを開いた。

ソリューション：

（ここでは整数である）あなたがマッピングされている数字は、境界のエッジ上に正確です。私はここでうまくいかないかを正確にわからないんだけど、保存側にあることを、あなたが境界として二つの整数の中間を使用することができ、すなわち

norm = colors.BoundaryNorm(np.arange(0,len(cmaplist)+1)-0.5, len(cmaplist))

コンプリート例：

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

example_data = np.array([list(range(20))]*4) 
cmaplist = ["red", "limegreen", "blue", "gold"]*5 

fig, ax = plt.subplots() 

norm = colors.BoundaryNorm(np.arange(0,len(cmaplist)+1)-0.5, len(cmaplist)) 
cmap = colors.LinearSegmentedColormap.from_list('mycmap',cmaplist, len(cmaplist)) 

im = ax.matshow(example_data, cmap=cmap, norm=norm) 

plt.show()