plt.imshow如何不让图像归一化
时间: 2023-07-20 17:09:04 浏览: 189
如果你想保留图像的原始像素值而不进行归一化,则可以在调用 `plt.imshow` 函数时设置 `vmin` 和 `vmax` 参数为 `None`。例如:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成一张随机图像
image = np.random.rand(100, 100)
# 不进行归一化显示图像
plt.imshow(image, cmap='gray', vmin=None, vmax=None)
plt.axis('off')
plt.show()
```
这样就可以不进行图像归一化并显示原始像素值。
相关问题
plt.imshow()设置参数
plt.imshow()是Matplotlib库中用于显示图像的函数。它可以接受一个二维或三维的数组作为输入,并将其显示为图像。
plt.imshow()函数可以设置多个参数来控制图像的显示效果,以下是一些常用的参数:
1. cmap:指定颜色映射。可以使用预定义的颜色映射名称(如'gray'、'hot'等),也可以使用自定义的颜色映射对象。
2. interpolation:指定插值方法。可以选择的插值方法有'nearest'(最近邻插值)、'bilinear'(双线性插值)、'bicubic'(双三次插值)等。
3. aspect:指定图像的长宽比。可以设置为'auto'(自动调整长宽比)、'equal'(保持长宽比相等)或具体的数值。
4. vmin和vmax:指定显示图像的像素值范围。可以通过设置vmin和vmax来调整图像的对比度和亮度。
5. origin:指定图像的原点位置。可以设置为'upper'(原点在图像的上方)或'lower'(原点在图像的下方)。
6. extent:指定图像在坐标轴上的位置和大小。可以通过设置extent来调整图像在坐标轴上的显示位置。
7. alpha:指定图像的透明度。可以设置为0到1之间的数值,0表示完全透明,1表示完全不透明。
8. norm:指定图像的归一化方式。可以使用预定义的归一化对象,如matplotlib.colors.Normalize(),也可以使用自定义的归一化函数。
plt.imshow 是干什么用的
`plt.imshow` 是 Matplotlib 库中的一个函数,用于显示图像。它可以将一个 2D 数组或者一个 RGB(A) 彩色图像显示出来。在显示的过程中,`plt.imshow` 会自动对数据进行归一化处理,将数据映射到颜色空间中,然后使用颜色来表示数据的大小或者强度。
`plt.imshow` 的常用参数如下:
- `X`:要显示的图像数据,可以是二维数组或者三维数组。
- `cmap`:指定颜色映射表,可以是字符串、Colormap 对象或者 None。如果指定为 None,则使用默认的颜色映射表。
- `interpolation`:指定插值方法,可以是字符串或者 None。如果指定为 None,则使用默认的插值方法。
- `aspect`:指定宽高比。如果值为 "auto",则使用默认的宽高比。
示例代码如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建一个二维数组
data = np.random.rand(10, 10)
# 显示图像
plt.imshow(data, cmap='gray', interpolation='nearest', aspect='auto')
plt.show()
```
上述代码中,我们创建了一个 10x10 的随机二维数组,并使用 `plt.imshow` 函数将其显示出来,其中指定了颜色映射表为灰度图、插值方法为最近邻插值、宽高比为自动调整。运行代码后,会弹出一个窗口显示出图像。