Question

使用numpy创建dtype=float数组时，使用matplotlib.pyplot.imshow的演示方法似乎取决于值，因此值0.50不仅仅是50％灰色。< / p>

使用此代码模板：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = np.empty([2, 2])
img[:] = {image}
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.show()

然后图片[[1.0, 1.0], [0.0, 0.5]]显示为：

但是图片[[1.0, 1.0], [1.0, 0.5]]，其中只有0.0更改为1.0，显示为：

我原本以为0.5（在右下方）在两种情况下都显示为50％灰色，但由于某种原因，表示方法会发生变化，因此0.5的解释会有所不同，具体取决于数组中其他元素的值。

那么，如何用dtype = float显示numpy NxM数组作为普通灰度图像？

Answer 1

您必须修正色阶的限制：

plt.imshow(img, cmap='gray',clim=(0,1))

为了更好地了解发生的事情，您可以添加一个颜色条，可以显示颜色和数值之间的转换;例如，使用以下代码：

fig,ax = plt.subplots()
cax = plt.imshow(img, cmap='gray')
cbar = fig.colorbar(cax)
plt.show()

对这两个示例执行此操作会立即清楚地表明matplotlib.pyplot会更新颜色范围到数据的范围。因此，对于两种情况，颜色和数值之间的转换是不同的。

Answer 2

发现默认情况下imshow会进行规范化，因此要避免这种情况，vmin和vmax必须提供给imshow，然后是：

plt.imshow(img, cmap='gray', vmin=0, vmax=1)