Matplotlib imshow() 使用 3xN 的 RGB 数组

Question

我使用自定义的3xN数据，值范围为（0,1）作为RGB颜色，并希望使用matplotlib.imshow()来显示它。

import pylab as plt
import numpy as np

Z = np.vstack([np.zeros((1, 256)), np.zeros((1, 256,)), np.zeros((1, 256,))])
im = plt.imshow(Z, interpolation='none', aspect='auto')
plt.colorbar(im, orientation='horizontal')
plt.show()

我期望这个会给我一个黑色的图像，但实际上我得到了一个像这样的绿色图像： 另外，Y轴刻度看起来很奇怪。我完全不理解Y轴上的-0.5刻度是什么意思。为什么y轴范围在[-0.5,2.5]之间？

- kakyo

Answer 1

我自己解决了：

1. imshow() 函数期望输入的数据数组大小为 1 x N x 3，其中 3 表示 RGB。
2. 因为我的数据是 3 x N，所以 imshow() 认为它是三个数据，因此 [-0.5, 2.5] 只是反映了三个垂直堆叠的数据行，每个行跨越 0~1.0 范围。

这里有一个简单的修复方法：

import pylab as plt
import numpy as np

Z = np.vstack([np.zeros((1, 256)), np.zeros((1, 256,)), np.zeros((1, 256,))]).transpose()
Z = Z[None, ...]
im = plt.imshow(Z, interpolation='none', aspect='auto')
plt.colorbar(im, orientation='horizontal')
plt.show()

- kakyo

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抱歉，我们可能同时开始编辑了！无论如何，谢谢你！+1 给你！ - kakyo

Answer 2

如果有人几年后看到这个页面，原帖的问题已经被解决，但更简单的解决方法是：np.dstack()。numpy.dstack

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Z = np.vstack([np.zeros((1, 256)), np.zeros((1, 256,)), np.zeros((1, 256,))])
im = plt.imshow(np.dstack(Z), interpolation='none', aspect='auto')
plt.colorbar(im, orientation='horizontal')
plt.show()

- Beethoven's 7th

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感谢您提供更好的解决方案。这应该成为新的被接受的答案。 - kakyo

Answer 3

因为您基本上向np.imshow发送了一个无效的图像。尝试打开计算机中的图像并进行比较。打开图像将给您一个(dimx，dimy，color_depth)形状，而您的Z是(3, 256)形状。要确切地了解发生了什么，您应该检查imshow源代码，但我相当确定他们有一些错误处理会产生您的结果。要创建图像，您应该执行以下操作

img = np.zeros((800, 500, 3), dtype=np.float32)

这将会给你一个像你想要的一样的黑色正方形。

此外，imshow显示一个坐标系，其左上角有(0,0)，以与传统图像坐标系统的显示方式相匹配。

- ljetibo