matplotlib imshow - 默认颜色归一化

Posted 2023-02-16

【中文标题】matplotlib imshow - 默认颜色归一化

【英文标题】：matplotlib imshow - default colour normalisation

【发布时间】：2014-04-02 23:52:07

【问题描述】：

在使用imshow 时，我的颜色图一直存在问题，有些颜色似乎只是变黑了。我终于意识到imshow 似乎默认情况下会标准化我给它的浮点值矩阵。

我本来希望像 [[0,0.25],[0.5,0.75]] 这样的数组显示地图中的适当颜色，对应于这些绝对值，但 0.75 将被解释为 1。在极端情况下，N x N 数组为 0.2 （例如），只会产生一个大的黑色方块，而不是任何一个期望 0.2 对应于颜色图中的任何东西（可能是 20% 的灰色）。

有没有办法防止这种行为？当自定义颜色图有很多不连续性时尤其烦人，比例的微小变化可能导致所有颜色完全改变。

【参考方案1】：

只需指定vmin=0, vmax=1。

默认情况下，imshow 将数据标准化为其最小值和最大值。您可以使用vmin 和vmax 参数或norm 参数（如果您想要非线性缩放）来控制它。

举个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

data = [[0, 0.25], [0.5, 0.75]]

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(data, cmap=plt.get_cmap('hot'), interpolation='nearest',
               vmin=0, vmax=1)
fig.colorbar(im)
plt.show()

【讨论】：

我的人生圆满了！这困扰我太久了。希望这对其他人有帮助。

确实如此。我一直在寻找地狱的www。弄清楚 imshow 的行为。

@DeeWBee 是的。来自docs：除了fignum，关键字参数传递给imshow()

实际上，“vmin 和 vmax 不会对数据进行规范化，它们会对其进行钳制”。这是在评论here中给出的。

colorbar 这就是我要找的东西：D