array 切片后用plt.imshow显示
时间: 2024-06-18 07:05:15 浏览: 158
在 Python 中,切片是一种非常常见的操作,可以用来截取数组的一部分。而在使用 Matplotlib 库进行图像显示时,需要使用 plt.imshow() 函数。当我们对数组进行切片后,可以直接将切片结果作为参数传入 plt.imshow() 函数进行显示。
例如,假设我们有一个 3 行 4 列的二维数组 data,我们可以使用以下代码将第 2 行到第 3 行、第 1 列到第 3 列的区域切片出来并显示:
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.random.rand(3, 4) # 创建一个 3 行 4 列的随机数组
sub_data = data[1:3, 0:3] # 截取第 2 行到第 3 行、第 1 列到第 3 列的区域
plt.imshow(sub_data, cmap='gray') # 使用灰度图显示切片结果
plt.show()
```
这段代码中,np.random.rand() 函数用来生成一个随机数组,sub_data 变量则是截取后的数组切片。接着我们使用 plt.imshow() 函数显示 sub_data 数组,并指定 cmap='gray' 参数来显示灰度图像。
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import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mping import numpy as np from PIL import Image img_path = "D:/作业/兵马俑.jpg" gray_img = Image.open(img_path).convert("L") # 转为灰度图 gray_array = np.array(gray_img) plt.figure(1) plt.imshow(gray_img, cmap='gray') a = gray_array.shape[0] b = gray_array.shape[1] img2 = np.ones((a, b), dtype=np.uint8) * 255 img2[:, :b//2] = gray_img[:, :b//2] img2[:, b//2:] = 255 plt.figure(2) plt.imshow(img2, cmap='gray') img3 = np.ones((a, b), dtype=np.uint8) * 255 img3[:, :b//2] = gray_img[:, :b//2] img3[:, b//2:] = np.fliplr(gray_img[:, :b//2]) plt.figure(3) plt.imshow(img3, cmap='gray')错误如下:TypeError: 'Image' object is not subscriptable请修改
将代码中的 `gray_img[:, :b//2]` 和 `gray_img[:, :b//2]` 修改为 `gray_array[:, :b//2]` 和 `gray_array[:, b//2:]` 即可,因为 `Image` 对象不支持切片操作,需要将其转换为 `numpy` 数组进行处理。修改后的代码如下:
```
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mping
import numpy as np
from PIL import Image
img_path = "D:/作业/兵马俑.jpg"
gray_img = Image.open(img_path).convert("L") # 转为灰度图
gray_array = np.array(gray_img)
plt.figure(1)
plt.imshow(gray_img, cmap='gray')
a = gray_array.shape[0]
b = gray_array.shape[1]
img2 = np.ones((a, b), dtype=np.uint8) * 255
img2[:, :b//2] = gray_array[:, :b//2]
img2[:, b//2:] = 255
plt.figure(2)
plt.imshow(img2, cmap='gray')
img3 = np.ones((a, b), dtype=np.uint8) * 255
img3[:, :b//2] = gray_array[:, :b//2]
img3[:, b//2:] = np.fliplr(gray_array[:, :b//2])
plt.figure(3)
plt.imshow(img3, cmap='gray')
```
python加载CT切片
在Python中,加载CT切片通常会涉及到医学图像处理和分析领域。常用的库有`SimpleITK` (Insight Toolkit) 和 `numpy`,它们可以方便地读取、操作和可视化像CT这样的二维或三维图像数据。
首先,你需要安装必要的库,例如通过pip安装:
```bash
pip install SimpleITK numpy matplotlib
```
然后,你可以使用`SimpleITK`来读取CT图像文件,假设文件名为`ct_image.nii.gz`,这是一个常见的nifti格式:
```python
import SimpleITK as sitk
# 加载CT切片
image = sitk.ReadImage('ct_image.nii.gz')
```
`sitk.ReadImage()`函数将返回一个`sitk.Image`对象,它包含了图像的数据和元数据。如果你想要查看切片的像素值,可以使用数组形式的`numpy`转换:
```python
array_data = sitk.GetArrayFromImage(image)
print(array_data.shape) # 输出切片的维度,比如(512, 512, 200)代表高度、宽度和深度
```
为了显示切片,可以使用`matplotlib`库:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(array_data[0], cmap='gray') # 显示第一层切片
plt.show()
```
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