Python+matplotlibの二次元ヒストグラムhist2dでエントリー数が0のビンの色を白くする方法

カラーバーを線形スケールで描画する場合、countsが0のbinを白くする方法は3通りあります。

np.histogram2d でhistデータを作成し plt.pcolormesh で描画する方法
下限値を白にしたカラーマップを使って plt.hist2d で描画する方法
端だけに白にしたカラーマップを使って plt.hist2d で描画する方法 (おすすめ)

データ作成部分

ここは共通部分なので最初に書くべし。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(0)
x = np.random.normal(0,1,10000) #平均0、標準偏差1、N=10000
y = np.random.normal(3,2,10000) #平均3、標準偏差2、N=10000

普通に描画

hist2dを普通に使うとうまくいかない

_, _, _, im = plt.hist2d(x, y, range=[[-10,10],[-10,10]], bins=[100,100], cmap="viridis")

im.set_clim(0,50) #カラーバーの表示範囲
plt.colorbar(im,label="Counts") #カラーバーを表示しラベルをセット
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.show()

plt.pcolormesh で描画する方法

plt.pcolormesh で描画するときに、0 countsのbinをマスクする。

Z, X, Y = np.histogram2d(x,y,bins=[100,100],range=[[-10,10],[-10,10]])
Z = np.rot90(Z) # np.histogram2dの仕様上必要
Z = np.flipud(Z) # np.histogram2dの仕様上必要

Z_masked = np.ma.masked_where(Z==0,Z)
im = plt.pcolormesh(X,Y,Z_masked,cmap="viridis")

# 以下省略

下限値を白にしたカラーマップを使って `plt.hist2d` で描画

カラーマップのコピーをcopy.copyで作って、set_underで下限値と色を指定する。コピーを作らないと怒られる。なお、この方法ではカラーバーの下端を0にできない。

import copy

cmap = copy.copy(plt.cm.viridis)
cmap.set_under('w',1) # 下限以下の色を設定

_, _, _, im = plt.hist2d(x, y, range=[[-10,10],[-10,10]], bins=[100,100], cmap=cmap)

im.set_clim(1,50)
# 以下省略

あまり使わないと思うが、上限を超えた場合の色も設定できる。

cmap.set_under('white',1) # 下限以下の色を設定
cmap.set_over('black',10) #上限以上の色を設定

端だけに白にしたカラーマップを使って `plt.hist2d` で描画

カラーバーの色指定の範囲[0-1]のうち[0-1e-20]を白くする。ただし、カラーバーの下端もわずかに白くなってしまう。カラーマップ viridis は入ってなかった。

import matplotlib._cm
import matplotlib
cdict = dict([(key,tuple([(0.0, 1, 1)] + [(1e-20, val[0][1], val[0][2])] + list(val)[1:])) for key,val in matplotlib._cm.datad["jet"].items()])
cmap = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap('jet2', cdict)

_, _, _, im = plt.hist2d(x, y, range=[[-10,10],[-10,10]], bins=[100,100], cmap=cmap)

# 以下省略

対数で描画

norm=matplotlib.colors.LogNorm()を使ってカラーバーを対数スケールで描画する場合、0 countsは未定義になるため、plt.hist2dで普通に描画すればよい。

_, _, _, im = plt.hist2d(x, y, range=[[-10,10],[-10,10]], bins=[100,100], cmap="viridis", norm=matplotlib.colors.LogNorm())

im.set_clim(1,100)
# 以下省略