python - matplotlib imshow - 默认颜色归一化

Question

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。

我希望像 [[0,0.25],[0.5,0.75]] 这样的数组来显示 map 中的适当颜色，对应于这些绝对值，但 0.75 将是解释为 1。在极端情况下，一个 0.2 的 N x N 数组(例如)只会产生一个大的黑色方 block ，而不是在颜色映射中期望 0.2 对应的任何东西(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会导致所有颜色完全改变。

Answer 1

只需指定 vmin=0, vmax=1。

默认情况下，imshow 将数据标准化为最小值和最大值。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()