如何在數據着色器中設置正確的彩色圖像顏色？

Question

我試圖 plot 一個給定的例子，來自關於Timeseries的數據着色器頁面。 我使用了包括本段在內的所有代碼片段，並嘗試通過將img傳遞給plt.imshow(img)來 plot 與 matplotlib 的img ：

import datetime
import pandas as pd
import numpy as np
import xarray as xr
import datashader as ds
import datashader.transfer_functions as tf
from collections import OrderedDict

import matplotlib.pyplot as plt
...

cvs = ds.Canvas(x_range=x_range, y_range=y_range, plot_height=300, plot_width=900)
aggs= OrderedDict((c, cvs.line(df, 'ITime', c)) for c in cols)
img = tf.shade(aggs['a'])

plt.imshow(img)
plt.show()
plt.close()

我想，它會渲染一個圖像，如圖所示，具有白色背景和藍色圖形。 然而，結果看起來像這樣：

此外，我還嘗試了以下幾行，但我無法創建數據着色器頁面上顯示的示例圖像：

colors = ["red", "grey", "black", "purple", "pink",
          "yellow", "brown", "green", "orange", "blue"]
imgs = [tf.shade(aggs[i], cmap=[c]) for i, c in zip(cols, colors)]
tf.stack(*imgs)

如何正確設置圖像的顏色以便 plot、保存或使用它？

它在數據着色器示例中是如何工作的？

Answer 1

如何正確設置圖像的顏色以便 plot、保存或使用它？

簡單的答案是，如果你想 plot tf.shade在 Matplotlib 中使用 imshow 的imshow imshow ，你可以使用img.to_pil()將其轉換為 PIL 圖像：

If you don't convert it to PIL like that, the output of tf.shade() is an object of type datashader.transfer_functions.Image , a type of Xarray DataArray that stacks the R, G, B, and A channels of an圖像作為多維數組。 imshow可以顯示 RGBA 圖像，但不能以 Datashader 返回的堆疊 DataArray 格式顯示，因此它似乎只采用其中一個通道（R，也許？）並使用默認的 Matplotlib 顏色圖繪制，因此不同的 colors。 所以永遠不要將 tf.shade 的tf.shade直接傳遞給imshow ； 這永遠不會有用，而且有點不幸的是它會繪制任何東西，因為它具有誤導性。

您可以安全地將底層二維聚合數組（ cvs.line 的cvs.line ）傳遞給imshow for Matplotlib 以進行顏色圖和顯示，但是（a）如果您不喜歡 Matplotlib 的默認值，您需要選擇自己的顏色圖Viridis 和 (b) output 將垂直翻轉，因為 Datashader 渲染到從左下角開始的坐標和 Matplotlib 從左上角開始的坐標：

但是，如果您想要 Matplotlib 圖而不是這些選項中的任何一個，我建議使用Datashader 的本機 Matplotlib dsshow 繪圖支持將結果顯示為 Matplotlib 圖； 不需要像這樣處理任何中間步驟，作為獎勵，結果將是交互式的。

它在數據着色器示例中是如何工作的？

Datashader 文檔都是作為 Jupyter 筆記本編寫的，在這些示例中，使用 Jupyter/IPython 豐富的顯示支持來處理圖像顯示。 具體來說，數據着色器Image object 實現了_repr_html_() ，Jupyter/IPython 調用該方法在筆記本中顯示 object。 如果您希望按照PIL文檔中的說明輕松轉換為 PNG，您可以自己調用img.to_pil() 。