matplotlib.pyplot.imshow() 显示空白 canvas

Question

我遇到了一个奇怪的问题，到目前为止互联网无法解决。如果我读入一个 .png 文件，然后尝试显示它，它会完美运行（在下面的示例中，文件是一个蓝色像素）。但是，如果我尝试手动创建此图像数组，它只会显示空白 canvas。有什么想法吗？

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

im = Image.open('dot.png') # A single blue pixel
im1 = np.asarray(im)
print im1
# [[[  0 162 232 255]]]

plt.imshow(im1, interpolation='nearest')
plt.show() # Works fine

npArray = np.array([[[0, 162, 232, 255]]])
plt.imshow(npArray, interpolation='nearest')
plt.show() # Blank canvas

npArray = np.array([np.array([np.array([0, 162, 232, 255])])])
plt.imshow(npArray, interpolation='nearest')
plt.show() # Blank canvas

P.S。我也尝试用 np.asarray() 替换所有 np.array()，但结果是一样的。

Answer 1

根据the im.show docs：

X : array_like, shape (n, m) or (n, m, 3) or (n, m, 4)
    Display the image in `X` to current axes.  `X` may be a float
    array, a uint8 array or a PIL image.

所以X可能是一个数据类型为uint8的数组。

当你没有指定数据类型时，

In [63]: np.array([[[0, 162, 232, 255]]]).dtype
Out[63]: dtype('int64')

NumPy 可能会默认创建 dtype int64 或 int32 的数组（不是 uint8）。

如果您明确指定 dtype='uint8'，则

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

npArray = np.array([[[0, 162, 232, 255]]], dtype='uint8')
plt.imshow(npArray, interpolation='nearest')
plt.show()

产量

PS。如果你勾选

im = Image.open('dot.png') # A single blue pixel
im1 = np.asarray(im)
print(im1.dtype)

你会发现 im1.dtype 也是 uint8。

matplotlib.pyplot.imshow() 显示空白 canvas

matplotlib.pyplot.imshow() shows blank canvas

matplotlib

imshow