Biorąc pod uwagę dwuwymiarową tablicę liczb rzeczywistych, jak wygenerować obraz przedstawiający intensywność każdej liczby?

Question

Mam tablicę 2D numpy i chcę wygenerować obraz w taki sposób, że piksele odpowiadające liczbom o wysokiej wartości (w stosunku do innych pikseli) są kolorowe i mają bardziej intensywny kolor. Na przykład, jeśli obraz jest w skali szarości, a piksel ma wartość 0,4849, podczas gdy wszystkie inne piksele odpowiadają wartościom poniżej 0,001, to piksel ten będzie prawdopodobnie czarny lub czarny.

Oto przykład obrazu, tablica jest 28x28 i zawiera wartości pomiędzy 0 a 1.

Wszystko zrobiłem wykreślić ten obraz został uruchomiony następujący kod:

import matplotlib.pyplot as plt 
im = plt.imshow(myArray, cmap='gray') 
plt.show() 

Jednak z jakiegoś powodu działa to tylko wtedy, gdy wartości mieszczą się w zakresie od 0 do 1. Jeśli są w innej skali, która może zawierać liczby ujemne, obraz nie ma większego sensu.

Answer 1

Można użyć różnych colormaps też, jak w poniższym przykładzie (zauważ, że usunąłem interpolacji):

happy_array = np.random.randn(28, 28) 
im = plt.imshow(happy_array, cmap='seismic', interpolation='none') 
cbar = plt.colorbar(im) 
plt.show() 

I nawet szary jest grane g do pracy:

happy_array = np.random.randn(28, 28) 
im = plt.imshow(happy_array, cmap='gray', interpolation='none') 
cbar = plt.colorbar(im) 
plt.show() 

Answer 2

można znormalizować dane w przedziale (0,1), dzieląc wszystko przez maksymalną wartość tablicy:

normalized = array/np.amax(a) 
plt.imshow(normalized) 

Jeśli tablica zawiera wartości ujemne masz dwa wyjścia logiczne. Każda działka wielkości:

mag = np.fabs(array) 
normalized = mag/np.amax(mag) 
plt.imshow(normalized) 

lub przesunięcie tablicy tak, że wszystko jest pozytywne:

positive = array + np.amin(array) 
normalized = positive/np.amax(positive) 
plt.imshow(normalized)