使用 matplotlib 的 imshow 绘制具有相同颜色分配的多个图像答案

【问题标题】：Plot multiple images with identical color assignments using matplotlib's imshow使用 matplotlib 的 imshow 绘制具有相同颜色分配的多个图像
【发布时间】：2021-04-22 22:51:05
【问题描述】：

我有多个图像（numpy 数组），其数据值对应于 N 个不同的类。每个图像不一定包含每个类的示例。例如，可能总共有 12 个不同的类别 (0:11)，但是，一张图像可能只包含 1:9 的类别。

我想绘制每个图像，以便分配给每个类的颜色在所有图像中都是相同的。

我研究了几个答案：here 接受和流行的答案不适用于多个图像。 here 似乎可以工作，但我真的很想使用颜色图（from matplotlib import cm），以免手动设置颜色。我还想要一种方法来创建一个包含所有类的适当颜色条。

我试过的代码如下：

import numpy as np
from matplotlib import cm
import matplotlib.pyplot as plt

t1 = np.arange(9).reshape(3,3)
t2 = t1.copy()
t2[1,1] = 10
t3 = t2.copy()
t3[1,1] = 11

cmap = cm.get_cmap('tab20', 11)

fig, axs = plt.subplots(1,3)

axs[0].imshow(t1, cmap = cmap, vmin = 0, vmax = 11)
axs[1].imshow(t2, cmap = cmap, vmin = 0, vmax = 11)
axs[2].imshow(t3, cmap = cmap, vmin = 0, vmax = 11)

【问题讨论】：

cm.get_cmap('tab20', 11) 只包含11种不同的颜色，而你需要12种

标签： python matplotlib colormap imshow

【解决方案1】：

为了将来参考，如果您想定义自己的颜色而不是预定义的cmap，我前段时间专门为此创建了以下代码。

import matplotlib as mpl
from matplotlib import cm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

C_p = 11 # Classes

colour_names = [ # Your predefined colours
    "blue",
    "red",
    "yellow",
    "orange",
    "black",
    "purple",
    "green",
    "turquoise",
    "grey",
    "maroon",
    "silver",
    "white"
]

colour_dict = { # Color mapping (class -> colour)
    i: mpl.colors.to_rgb(colour_names[i])
    for i in range(C_p + 1)
}

# Create a colormap (optional)
colours_rgb = [colour_dict[i] for i in range(C_p)]
colours = mpl.colors.ListedColormap(colours_rgb)

norm = mpl.colors.BoundaryNorm(np.arange(C_p + 1) - 0.5, C_p)

plt.figure() # If you only want to plot one
plt.imshow(t2, cmap=colours, norm=norm)
cb = plt.colorbar(ticks=np.arange(C_p))
plt.axis("off")

以t1、t2 和 t3 为例：

fig, axs = plt.subplots(1,3)
axs[0].imshow(t1, cmap = colours, norm=norm)
axs[0].set_title("t1")
axs[0].axis('off')
axs[1].imshow(t2, cmap = colours, norm=norm)
axs[1].set_title("t2")
axs[1].axis('off')
im = axs[2].imshow(t3, cmap = colours, norm=norm)
axs[2].set_title("t3")
axs[2].axis('off')
p0 = axs[0].get_position().get_points().flatten()
p1 = axs[1].get_position().get_points().flatten()
p2 = axs[2].get_position().get_points().flatten()
ax_cbar = fig.add_axes([p0[0], 0.08, p2[0], 0.05])
plt.colorbar(im, cax=ax_cbar, ticks=np.arange(C_p), orientation='horizontal')
fig.tight_layout()

【讨论】：

请注意，只需 mpl.colors.ListedColormap(colour_names) 也可以。
哦，我没注意到。我认为它需要 rgb 值。谢谢
这是更完整的解决方案，因为它可以创建颜色条。

【解决方案2】：

看起来cm.get_cmap 需要调整以处理图像中所有可能的类别/类。以下代码有效：

import numpy as np
from matplotlib import cm
import matplotlib.pyplot as plt

t1 = np.arange(9).reshape(3,3)
t2 = t1.copy()
t2[1,1] = 10
t3 = t2.copy()
t3[1,1] = 11

cmap = cm.get_cmap('tab20', 12)

fig, axs = plt.subplots(1,3)

axs[0].imshow(t1, cmap = cmap, vmin = 0, vmax = 11)
axs[1].imshow(t2, cmap = cmap, vmin = 0, vmax = 11)
axs[2].imshow(t3, cmap = cmap, vmin = 0, vmax = 11)

【讨论】：