Python matplotlib.pyplot hist2d，里面的参数cmap颜色渐变怎么自定义？

[图片] 如图，plt.hist2d(x, y, bins=80, cmap='jet')画出来的，我能不能把0的值（或者一个范围），改成白色

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Koolo

本质上是颜色的映射，可以考虑自定义colormap

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import cm
from matplotlib.colors import ListedColormap
x = np.random.randn(10000)
y = np.random.randn(10000)
# 获取已有映射
viridis = cm.get_cmap('jet', 256)
# 获取颜色序列
newcolors = viridis(np.linspace(0, 1, 256))
# 自定义颜色
white = np.array([1, 1, 1, 1])
# 替换原有映射指定范围内的颜色
newcolors[:25, :] = white
# 生成新映射
newcmp = ListedColormap(newcolors)
# 应用新映射
ax = plt.hist2d(x=x, y=y, bins=80, cmap=newcmp)
plt.colorbar()
plt.show()

结果如下

应题主的要求，根据上述的结果对白色的数据进行剔除。实际上plt.hist2d可以获取使用array形式表示的二维数据。

当然更好的选择是分离数据和展示，即首先生成数据，然后再进行绘图操作

# 使用numpy生成数据
hist, xbins, ybins = np.histogram2d(x=x, y=y, bins=80)
# 获取范围
extent = [xbins.min(), xbins.max(), ybins.min(), ybins.max()]
# 将颜色范围转换到真实数据范围
min_value = np.min(hist)
max_value = np.max(hist)
new_min_value = min_value + (max_value - min_value) * (25 / 256)
# 数据蒙版
data_mask = hist > new_min_value