Изменить цвет для первого уровня контура

Question

Я использую этот скрипт для построения графика Рамачандрана (вид графика здесь не очень важен, важен выводимый график):

#!/usr/bin/python
# coding: utf-8

"""
Script to plot a heat map of the dihedral angles
http://stackru.com/questions/26351621/turn-hist2d-output-into-contours-in-matplotlib
"""

import sys
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LogNorm

# print(sys.argv[1])

frame, x, y = np.loadtxt(sys.argv[1], unpack=True)

fig = plt.figure(1)
ax = plt.subplot(111)


counts, ybins, xbins, image = plt.hist2d(x, y, bins=180, norm=LogNorm())
plt.clf()
plt.contourf(counts.transpose(), 10, extent=[xbins.min(),xbins.max(),ybins.min(),ybins.max()])

plt.colorbar()

fig.set_size_inches(30, 20)
plt.savefig(sys.argv[1], bbox_inches='tight')

И вот что я получаю:

Это почти то, что я хочу. Я хотел бы, чтобы первый уровень (0-15 на цветовой шкале), который отображается самым темным фиолетовым цветом, стал белым на графике.

Это можно сделать?

Answer 1

Я действительно нашел ответ час назад, основываясь на этом вопросе: Python matplotlib меняет цвет по умолчанию для значений, превышающих диапазон цветовой шкалы

Я просто хотел сделать обратное, поэтому я установил нижний предел с помощью следующего кода:

cs = plt.contourf(counts.transpose(), 10, extent=[xbins.min(), xbins.max(),
                                                  ybins.min(), ybins.max()])

# All bims under 15 are plotted white
cs.cmap.set_under('w')
cs.set_clim(15)

cbar = plt.colorbar(cs)

Answer 2

Будет ли работать маска со всем цветом ниже 15 в белом?

from numpy import ma
counts_masked = ma.masked_where(counts<15, counts)
plt.contourf(counts_masked.transpose(), 10, extent=[xbins.min(),xbins.max(),ybins.min(),ybins.max()])

Или другой вариант может быть:

levels = np.linspace(15,165,10) # your colorbar range, starting at 15
cmap = plt.get_cmap()
cmap.set_under(color='white')
plt.contourf(counts.transpose(), levels=levels, cmap=cmap, extent=[xbins.min(),xbins.max(),ybins.min(),ybins.max()])