Matplotlib（Python）规范化数据

Question

好吧，我正在尝试对一些（红外）热成像数据进行归一化，以便稍后显示。

但是我坚持规范化，我当然可以手工完成，但是我想知道为什么matplotlib代码不起作用，python代码如下所示：

import numpy as N
import matplotlib.colors as colors

test2 = N.array([100, 10, 95])
norm = colors.Normalize(0,100)
for pix in N.nditer(test2, op_flags=['readwrite']):
    val = (norm.process_value(pix)[0])
    print (val)

img = norm.process_value(test2)[0]
print(img)

现在，我期望vals或img显示正确的处理数据。 取决于实际应获取的matplotlib.colors.Normalize.process_value作为参数。

但是无论如何：两个函数都不会规范化，只是返回原始函数。根本不在[0, 1]间隔上。

Answer 1

在这里，规范化的文档可能有点欺骗： process_value是一个仅用于预处理（和static ）的函数。 实际用法用以下语句描述：

一个被调用时可以将数据规范化为[0.0，1.0]间隔的类。

因此，在调用该类时会发生规范化：

import numpy as N
import matplotlib.colors as colors

test2 = N.array([100, 10, 95])
norm = colors.Normalize(0,100)
for pix in N.nditer(test2, op_flags=['readwrite']):
    val = (norm(pix))
    print (val)

img = norm(test2)
print(img)

输出：

1.0
0.1
0.95
[ 1.    0.1   0.95]