使用矩阵生成图像

Question

我正在尝试将矩阵转换为图像。该矩阵的 (i, j) 项是网格位置 (i,j) 处像素的 e 值，0 表示黑色，1 表示介于两者之间的白色和灰色（因此 0.1 比 0.8 更暗，值更大小于 1 仍然是白色，小于 0 是黑色）。所以如果矩阵的每个条目都是 1 或 2，我期望得到一个白色图像，如果矩阵的每个条目是 -1 或 0，我期望得到黑色图像。

我努力了 plt.imshow(np.zeros((10,10))+1, cmap='gray')。我期待一个白色的图像，但我却全黑了。我不知道如何处理 cmap 以获得所需的颜色。 太感谢了！

Answer 1

听起来您想使用灰度颜色图来可视化您的矩阵。在这种情况下，您可以使用 Matplotlib 中的灰色颜色图来执行此操作。这是一个例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Create a random 10x10 matrix with values between 0 and 1
matrix = np.random.rand(10, 10)

# Use the gray colormap to visualize the matrix
plt.imshow(matrix, cmap='gray')

# Show the plot
plt.show()

这应该会产生一个图像，其中较亮的像素对应于矩阵中的较高值，而较暗的像素对应于较低的值。

如果要确保图像中最暗的像素为黑色，最亮的像素为白色，可以使用 vmin 和 vmax 参数分别指定矩阵中的最小值和最大值。例如：

# Use the gray colormap to visualize the matrix, with vmin=0 and vmax=1
plt.imshow(matrix, cmap='gray', vmin=0, vmax=1)

这将确保图像中最暗的像素对应于矩阵中的值 0，最亮的像素对应于矩阵中的值 1。