如何创建一个Matplotlib colormap，让一个特殊值变得特殊？

在数据可视化过程中，Matplotlib是最常用的Python绘图库之一。Matplotlib colormap是一种预定义颜色映射方案，它可以帮助我们通过颜色来展示数据。在某些情况下，我们需要将一个特殊的值区分开来，让它在使用colormap展示时变得特殊。本文将介绍如何创建一个Matplotlib colormap，并将一个特殊的值标记出来。

Matplotlib colormap简介

Matplotlib colormap是一种将数值映射成一组颜色的方案。它可以帮助我们更直观地显示数据，例如，用不同的颜色表示不同的数值范围。Matplotlib提供了多种预定义的colormap，例如，viridis、jet、rainbow等。

需求描述

在某些情况下，我们需要将一个特殊的值标记出来，让它在使用colormap展示时变得特殊。例如，在温度图中，将一定范围内的温度值标记为危险值，以便更加直观地展示数据。这时我们需要自定义一个colormap，并将特殊值标记出来。

创建自定义colormap

Matplotlib提供了一个名为LinearSegmentedColormap的工具，可以帮助我们创建自定义的colormap。该工具利用分段线性插值，将任意数量的RGB或RGBA颜色值映射到连续的范围。它的常用方法有以下几个：

ListedColormap：将几种rgb颜色映射到不同的离散值；
LinearSegmentedColormap：使用分段线性插值将指定数量的rgb或rgba颜色映射到连续范围上；
from_list：从任何已知颜色列表中创建colormap。

下面我们通过一个例子来演示如何使用LinearSegmentedColormap自定义colormap。例如，我们将根据温度值（0-100）创建一个温度图，将温度值从0到30标记为蓝色，将温度值从30到70标记为绿色，将温度值从70到100标记为红色，且将温度值为40的标记为黄色。

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

# 创建colormap
colors = [(0, 0, 1), (0, 1, 0), (1, 0, 0)]  # 蓝、绿、红
cmap_name = 'my_colormap'
n_bin = 100
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list(cmap_name, colors, N=n_bin)

# 创建数据
max_temp, min_temp, num_temp = 100, 0, 100
temps = np.linspace(min_temp, max_temp, num_temp)
data_array = np.random.rand(num_temp) * (max_temp - min_temp) + min_temp

# 将特殊值标记为黄色
cmaplist = [cmap(i) for i in range(cmap.N)]
cmaplist[40 * cmap.N // max_temp] = (1, 1, 0, 1)  # 黄色
cmap = cmap.from_list(cmap_name + '_special', cmaplist, cmap.N)

# 绘制温度图
figure, axes = plt.subplots()
norm = plt.Normalize(min_temp, max_temp)
axes.imshow([temps], cmap=cmap, norm=norm, aspect='auto')
plt.colorbar()

plt.show()

上述程序中，我们首先通过LinearSegmentedColormap.from_list方法创建一个自定义的colormap。该方法的第一个参数是新建colormap的名称，第二个参数是用来映射颜色的颜色列表，列表中的每个元素是一个RGB或RGBA颜色值。由于这里我们需要将温度值映射到连续范围，所以使用了LinearSegmentedColormap方法。

我们将温度值分为三段，并将它们映射为蓝、绿、红三种颜色。这里我们定义了一个名为cmap_name的colormap名称，并将其分成了100个区间（N=n_bin）。

接着，我们生成了100个温度值，并将其表示为数据数组data_array。在温度图中，我们将使用这些温度值来进行颜色映射。

最后，在温度图中，我们需要将温度值为40的部分特殊标记为黄色。为了实现这个功能，我们首先使用cmap方法获取colormap的所有颜色列表，将其保存为一个列表cmaplist。接着，我们将cmaplist中第40个元素（即温度值为40的颜色）替换为黄色，再将其作为新的colormap返回。

最后，我们调用imshow方法将温度图绘制出来。我们使用plt.Normalize将温度值映射为0到100之间的数值，并将cmap参数设置为我们自定义的colormap。

如上图所示，我们成功地将温度值为40的部分标记为了黄色，同时，温度值从0到30的部分标记为了蓝色，从30到70的部分标记为了绿色，从70到100的部分标记为了红色。

结论

本文介绍了如何创建一个Matplotlib colormap，并将一个特殊值标记为特殊颜色。我们使用LinearSegmentedColormap工具来创建自定义colormap，利用cmap方法获取colormap的颜色列表，将需要标记的部分进行特殊处理即可。以上方法同样适用于其他数据可视化场景。