按值對numpy矩陣進行有效着色？

Question

我有一個 numpy ndarray，看起來像：

[[0, 0.25, 1,  ...., 0.5, 0.23 ],
 [0.3, 0.75, 1, ..., 0.5, 0.37 ],
  ...,
  ...,
 [0, 0.25, 1,  ...., 0.5, 0.23 ],
 [0.3, 0.75, 1, ..., 0.5, 0.37 ]]

基本上每個值都在 0 - 1.0 范圍內

我想將其可視化為位圖，目前我有一個非常慢的循環，它基本上是這樣做的：

for i, row in enumerate(data):
    for j, val in enumerate(row):
        yield val_to_rgb(val)

然后它將采用 rgb 組件的 3 元組並在其上執行 PIL putdata 並創建一個 PNG。

我需要多次這樣做，而且這種貧民窟方法很慢，而且着色非常難看。

我的問題是這樣的：

我可以應用一系列矩陣運算來生成包含原始 RGB 值的彩色矩陣嗎？

這實際上包含兩個問題：

1. 我可以應用什么最有效的轉換來從上述矩陣中獲取 RGB 元組
2. 是否有一種“不錯”的方法可以將 (0, 1.0) 值轉換為彩色表示？

編輯：澄清 - 我希望將其另存為 PNG，而不僅僅是實時查看。 原因是其中很多都是在無頭機器上執行的，然后我事后檢查。

當前算法的輸出看起來很糟糕：

Answer 1

matplotlib 具有imshow功能，您可以開箱即用。

您所做的通常是通過“矢量化”完成的。 您定義一個函數並讓 numpy 進行迭代：

vec = np.vectorize(val_to_rgb)
rgb_data = vec(data)

Answer 2

我對 PIL 不是很熟悉，但我猜測它會吞下一個形狀的 numpy 數組(rows, cols, 3)並將其轉換為圖像。 所以你想重寫你的val_to_rgb函數，以便它處理數組，而不是標量，並將 RGB 值放在形狀的最后一個維度中。

例如，假設您想將您的值解釋為灰度，0 表示黑色，1 表示白色。 您當前采用標量輸入的函數如下所示：

def val_to_rgb(val) :
    return (int(val * 255),) * 3

和矢量化形式將是這樣的：

def vals_to_rgbs(vals) :
    ret = np.zeros(vals.shape + (3,),  dtype='uint8')
    ret[...] = vals.reshape(vals.shape + (1,)) * 255
    return ret

>>> vals_to_rgb(np.random.rand(10,10)).shape
(10, 10, 3)
>>> vals_to_rgb(np.random.rand(10,10)).dtype
dtype('uint8')

重塑是讓廣播發揮其魔力。

想法可能會變得更復雜，所以如果您需要幫助向量化您的特定val_to_rgb函數，請發布您的代碼，我很樂意val_to_rgb一下。