【发布时间】:2020-10-11 15:29:22
【问题描述】:
我的问题很简单:为什么我在下面编写的两段代码会给出两个略有不同的输出?
更具体地说,第一个使用形状为 (1000, 1000) 的 numpy.ndarray 填充“1.0”np.float64 值,除了我想要填充“正方形”的区域之外“0.45” np.float64 值。当我在轴上调用 plt.imshow 方法时,使用颜色图“nipy_spectral”,它返回一个正方形,但周围有一个奇怪的框架......
见下面的代码和最后的左图:
#Code1:
foreground = np.ones((1000, 1000))
foreground = foreground.astype(np.float64)
def drawSquare(centerYX : tuple = (0, 0), radius : int = 1):
squareCoordinates = np.meshgrid([y for y in range(centerYX[0]-radius, centerYX[0]+radius+1, 1)],
[x for x in range(centerYX[1]-radius, centerYX[1]+radius+1, 1)])
return squareCoordinates
square1 = drawSquare((round(foreground.shape[0]/2), round(foreground.shape[1]/2)), 200)
foreground[square1[0], square1[1]] = 0.45
fig, ax = plt.subplots(1)
ax.imshow(foreground, cmap = "nipy_spectral", vmin = 0.0, vmax = 1.0, , interpolation = None)
plt.show();
在第二段代码中,我使用了一个形状为 (1000, 1000, 4) 的 numpy.ndarray,我用与“nipy_spectral”颜色图(我的背景)的最后一种颜色对应的 RGBA 序列填充它,除了正方形区域,我用参数“0.45”调用“nipy_spectral”颜色图获得的 RGBA 序列填充。
在这种情况下,我已经有一个 RGBA 图像/数组,不需要通过 Axes.imshow 方法的“cmap”参数进行任何转换。在这种情况下,输出是预期的:一个没有任何奇怪框架的正方形。
见下方代码及最后右图:
#Code2:
foreground = np.zeros((1000, 1000, 4))
foreground[:, :] = [0.8, 0.8, 0.8, 1.0]
foreground = foreground.astype(np.float64)
def drawSquare(centerYX : tuple = (0, 0), radius : int = 1):
squareCoordinates = np.meshgrid([y for y in range(centerYX[0]-radius, centerYX[0]+radius+1, 1)],
[x for x in range(centerYX[1]-radius, centerYX[1]+radius+1, 1)])
return squareCoordinates
square1 = drawSquare((round(foreground.shape[0]/2), round(foreground.shape[1]/2)), 200)
nipy_spectral_cm = matplotlib.cm.get_cmap("nipy_spectral")
foreground[square1[0], square1[1]] = nipy_spectral_cm(0.45)
fig, ax = plt.subplots(1)
ax.imshow(foreground)
plt.show();
为什么第一段代码 (Code1) 给出了一个带有奇怪框架的正方形?
【问题讨论】:
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对不起...当我在底部插入图像时,我没有意识到“[![在此处输入图像描述][1]][1]”行被插入到中间代码。请忽略该行...对不起!
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没问题,您可以随时编辑您的问题并删除此行(我已经为您完成了)。
标签: python-3.x image matplotlib colormap rgba