imshow 中出现一个错误？

Question

我正在绘制 PGM 图像： 这是我正在使用的数据。

问题是某些显示的像素是错误的。例如：

• 图像顶部附近的三个灰色框的值为 11（因此它们应该是红色，而不是红色）
• 顶行中的两个黄色像素 - 它们的值为 8，因此它们应该是黄绿色，不是黄色

任何人都可以解释这些差异以及如何解决它们吗？

这是我的来源：

from pylab import *
import numpy    
LABELS = range(13)
NUM_MODES = len(LABELS)
def read_ascii_pgm(fname):
    """
    Very fragile PGM reader.  It's OK since this is only for reading files
    output by my own app.
    """
    lines = open(fname).read().strip().split('\n')
    assert lines[0] == 'P2'
    width, height = map(int, lines[1].split(' '))
    assert lines[2] == '13'
    pgm = numpy.zeros((height, width), dtype=numpy.uint8)
    for i in range(height):
        cols = lines[3+i].split(' ')
        for j in range(width):
            pgm[i,j] = int(cols[j])
    return pgm
def main():
    import sys
    assert len(sys.argv) > 1
    fname = sys.argv[1]
    pgm = read_ascii_pgm(fname)
    # EDIT: HACK!
    pgm[0,0] = 12
    cmap = cm.get_cmap('spectral', NUM_MODES)
    imshow(pgm, cmap=cmap, interpolation='nearest')
    edit = True
    if edit:
        cb = colorbar()
    else:
        ticks = [ (i*11./NUM_MODES + 6./NUM_MODES) for i in range(NUM_MODES) ]
        cb = colorbar(ticks=ticks)
        cb.ax.set_yticklabels(map(str, LABELS))
    savefig('imshow.png')
if __name__ == '__main__':
    main()

编辑

我看到这里现在发生了什么。基本上，imshow 似乎是这样做的：

• 确定动态范围（如 [ min(image), max(image) ]
• 使用在颜色图（13 种颜色）

我想要它做的是：

• 使用我在创建颜色图时指定的动态范围 (13)
• 使用颜色图中的 13 种颜色来表示这一点

我可以通过强制颜色图的动态范围来验证这一点图像为 13（请参阅标记为 HACK 的行）是否有更好的方法来执行此操作？

这是更新的图像：

Answer 1

解决方案是设置im.set_clim(vmin, vmax)。基本上，图像中的值被转换为覆盖整个颜色范围。例如，如果 3 是数据中的最大值，则会为其分配最大颜色值。

相反，您需要告诉它 max_nodes 是最高值（在您的情况下为 13），即使它没有出现在数据中，例如 im.set_clim(0, 13)< /代码>。

我稍微更改了您的代码，以便与具有不同 num_modes 值的其他数据文件一起使用：

import numpy
from pylab import *

def read_ascii_pgm(fname):
    lines = open(fname).read().strip().split('\n')
    assert lines[0] == 'P2'
    width, height = map(int, lines[1].split(' '))
    num_modes = int(lines[2])
    pgm = numpy.zeros((height, width), dtype=numpy.uint8)
    for i in range(height):
        cols = lines[3+i].split(' ')
        for j in range(width):
            pgm[i,j] = int(cols[j])
    return pgm, num_modes + 1

if __name__ == '__main__':
    import sys
    assert len(sys.argv) > 1
    fname = sys.argv[1]
    pgm, num_modes = read_ascii_pgm(fname)
    labels = range(num_modes)
    cmap = cm.get_cmap('spectral', num_modes)
    im = imshow(pgm, cmap=cmap, interpolation='nearest')
    im.set_clim(0, num_modes)
    ticks = [(i + 0.5) for i in range(num_modes)]
    cb = colorbar(ticks=ticks)
    cb.ax.set_yticklabels(map(str, labels))
    savefig('imshow_new.png')

一些更简单的测试数据来说明。请注意，num_modes 值为 10，但没有数据点达到该级别。这显示了值如何以 1:1 的比例索引到颜色映射中：

P2
5 3
10
0 1 0 2 0
3 0 2 0 1
0 1 0 2 0

输出：

Answer 2

没有差异，您只是手动将刻度设置为用并非实际值的值进行标记。

请注意，您的 LABELS 只是 range(13)，而您的实际刻度位置 (ticks) 范围不在 0 到 12 之间。

因此，您手动将位置为 10.6 的顶部刻度标记为 12！

尝试取出 cb.ax.set_yticklabels(map(str, LABELS)) 行，您就会明白我的意思（此外，matplotlib 会自动将它们转换为字符串。没有理由调用map(str, LABELS))。

也许您不应该使用一组静态数字作为标签，而应该将实际刻度位置转换为标签？像[round(tick) for tick in ticks]之类的东西？

编辑：抱歉，这听起来比我想要的更尖酸刻薄……我不是故意的！ :)

编辑2：
为了回答更新的问题，是的，imshow 根据输入的最小值和最大值自动确定范围。 （我很困惑......它还能做什么？）

如果您想要无需插值的直接颜色映射，请使用离散颜色图之一，而不是 LinearSegmentedColormap。然而，最简单的方法是手动设置 matplotlib 的 LinearSegmentedColormap 之一（这就是 matplotlib.cm.spectral ）的限制。

如果您想手动设置所使用的颜色映射的范围，只需在 imshow 返回的 coloraxis 对象上调用 set_clim([0,12]) 即可。

例如

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

with open('temp.pgm') as infile:
    header, nrows, ncols = [infile.readline().strip() for _ in range(3)]
    data = np.loadtxt(infile).astype(np.uint8)

cmap = mpl.cm.get_cmap('spectral', 13)
cax = plt.imshow(data, cmap, interpolation='nearest')
cax.set_clim([0,13])
cbar = plt.colorbar(cax, ticks=np.arange(0.5, 13, 1.0))
cbar.ax.set_yticklabels(range(13))
plt.show()