Wie kann ich NaN-Werte als Sonderfarbe mit imshow in matplotlib darstellen?

Ich versuche, imshow in matplotlib zu verwenden, um Daten als Heatmap zu zeichnen, aber einige der Werte sind NaNs. Ich möchte, dass die NaNs als Sonderfarbe gerendert werden, die in der Farbkarte nicht enthalten ist.

Beispiel:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
f = plt.figure()
ax = f.add_subplot(111)
a = np.arange(25).reshape((5,5)).astype(float)
a[3,:] = np.nan
ax.imshow(a, interpolation='nearest')
f.canvas.draw()

Das resultierende Bild ist unerwartet ganz blau (die niedrigste Farbe in der Jet-Farbkarte). Wenn ich das Plotten jedoch so mache:

ax.imshow(a, interpolation='nearest', vmin=0, vmax=24)

--dann bekomme ich etwas Besseres, aber die NaN-Werte werden in derselben Farbe wie vmin gezeichnet ... Gibt es eine elegante Möglichkeit, NaNs so einzustellen, dass sie mit einer speziellen Farbe gezeichnet werden (z. B. grau oder transparent)?

Bei neueren Versionen von Matplotlib ist es nicht mehr erforderlich, ein maskiertes Array zu verwenden.

Lassen Sie uns zum Beispiel ein Array generieren, bei dem jeder 7. Wert ein NaN ist:

arr = np.arange(100, dtype=float).reshape(10, 10)
arr[~(arr % 7).astype(bool)] = np.nan

Wir können die aktuelle Farbkarte ändern und das Array mit den folgenden Zeilen zeichnen:

current_cmap = matplotlib.cm.get_cmap()
current_cmap.set_bad(color='red')
plt.imshow(arr)

Hrm, anscheinend kann ich dazu ein maskiertes Array verwenden:

masked_array = np.ma.array (a, mask=np.isnan(a))
cmap = matplotlib.cm.jet
cmap.set_bad('white',1.)
ax.imshow(masked_array, interpolation='nearest', cmap=cmap)

Dies sollte ausreichen, obwohl ich immer noch offen für Vorschläge bin. :]