給定一個2D numpy實數數組，如何生成描繪每個數字強度的圖像？

Question

我有一個2D numpy數組，並希望生成一個圖像，使得對應於具有高值（相對於其他像素）的數字的像素用更強烈的顏色着色。 例如，如果圖像是灰度級的，並且像素具有值0.4849而所有其他像素對應於低於0.001的值，則該像素可能被着色為黑色，或者接近黑色。

這是一個示例圖像，數組為28x28，包含0到1之間的值。

我繪制此圖像的所有操作都運行以下代碼：

import matplotlib.pyplot as plt
im = plt.imshow(myArray, cmap='gray')
plt.show()

但是，出於某種原因，這僅在值介於0和1之間時才有效。如果它們處於可能包含負數的某個其他比例上，則圖像沒有多大意義。

Answer 1

您也可以使用不同的色彩映射，如下例所示（請注意我刪除了插值）：

happy_array = np.random.randn(28, 28)
im = plt.imshow(happy_array, cmap='seismic', interpolation='none')
cbar = plt.colorbar(im)
plt.show()

甚至灰色也會起作用：

happy_array = np.random.randn(28, 28)
im = plt.imshow(happy_array, cmap='gray', interpolation='none')
cbar = plt.colorbar(im)
plt.show()

Answer 2

您可以通過將所有內容除以數組的最大值來將數據規范化到范圍（0,1）：

 normalized = array / np.amax(a)
 plt.imshow(normalized)

如果數組包含負值，則有兩個邏輯選擇。 繪制幅度：

 mag = np.fabs(array)
 normalized = mag / np.amax(mag)
 plt.imshow(normalized)

或移動數組，以便一切都是積極的：

positive = array + np.amin(array)
normalized = positive / np.amax(positive)
plt.imshow(normalized)