pyplot.cm 实例为相同的值但不同的数据类型产生不同的结果

Question

这个问题是tcaswell（答案#2）为我的问题提供的解决方案的延续：Is there a way to convert pyplot.imshow() object to numpy array?

考虑以下python代码：

import pylab
import numpy as np

a = np.array( ( 30, 129 ) , dtype = np.float32 )
b = np.array( ( 30, 129 ) , dtype = np.int32 )
my_cm = pylab.cm.get_cmap('jet')
a_mapped_data = my_cm( a )
b_mapped_data = my_cm( b )

我使用小数组来节省空间，但即使使用大数组也会出现这种情况。

结果：

>>> a
array([  30.,  129.], dtype=float32)

>>> b
array([ 30, 129])

>>> a_mapped_data
array([[ 0.5,  0. ,  0. ,  1. ],
       [ 0.5,  0. ,  0. ,  1. ]])

>>> b_mapped_data
array([[ 0.        ,  0.        ,  1.        ,  1.        ],
       [ 0.5028463 ,  1.        ,  0.46489564,  1.        ]])

我似乎不明白这里的行为。即使值相同，cm.get_map() 实例也会为numpy.int32 和numpy.float32 数据类型产生不同的结果。上面的代码有问题吗？请帮忙解决这个问题。我需要绘制 numpy.float 类型的二维数组。

谢谢

我在 Windows7 x64 Home Basic 上使用 python 2.7.3 32bit

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编辑： 为那些和我遇到同样问题的人提供解决方案

下面的脚本对输入数据执行颜色映射，并将映射按原样转换为图像，不使用pylab.imshow 或pylab.pcolor，也没有任何比例或边框。我感谢所有做出贡献并帮助我了解如何完成的人。

import pylab
import numpy as np

a = np.random.random( (512, 512) )*100
# a is a 2D array of random data not in the range of 0.0 to 1.0

# normalize the data
normed_a = ( a - a.min() )/( a.max() - a.min() )

# now create an instance of pylab.cm.get_cmap()
my_cm = pylab.cm.get_cmap('jet_r')

# create the map
mapped_a = my_cm( normed_a )

# to display the map, opencv is being used
# import opencv
import cv2 as cv

# convert mapped data to 8 bit unsigned int
mapped_au8 = (255 * mapped_a).astype('uint8')

# show the image
cv.imshow( 'a', mapped_au8 )
cv.waitKey( 0 )
cv.destroyAllWindows()

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编辑： 返回类型 cm.get_cmap 实例是 RGBA 格式，但 OpenCV 默认以 BGR 格式运行。因此，在显示通过转换上面代码中cm.get_cmap() 实例的返回值获得的任何图像之前，将其转换为 BGR 格式（在显示图像之前，默认情况下，在 opencv 中，ALPHA 通道无论如何都会被剥离，所以不要费心转换除非必要，否则将其放入 BGRA 中）。下面的代码给出了更好的解释：

mapped_au8 = (255 * mapped_a).astype('uint8')

#convert mapped_au8 into BGR fromat before display
mapped_u8 = cv.cvtColor( mapped_au8, cv.COLOR_RGBA2BGR )

# show the image
cv.imshow( 'a', mapped_au8 )
cv.waitKey( 0 )
cv.destroyAllWindows()

Answer 1

来自my_cm.__call__的文档字符串：

*X* is either a scalar or an array (of any dimension).
If scalar, a tuple of rgba values is returned, otherwise
an array with the new shape = oldshape+(4,). If the X-values
are integers, then they are used as indices into the array.
If they are floating point, then they must be in the
interval (0.0, 1.0).
Alpha must be a scalar between 0 and 1, or None.
If bytes is False, the rgba values will be floats on a
0-1 scale; if True, they will be uint8, 0-255.

注意浮点数和整数的处理方式之间的区别。