Matplotlib (Python) 归一化数据

Question

嗯，我正在尝试标准化一些（红外）热成像数据，以便稍后显示。

但是我一直卡在归一化上，我当然可以手动完成，但我想知道为什么 matplotlib 代码不起作用，python 代码如下所示：

import numpy as N
import matplotlib.colors as colors

test2 = N.array([100, 10, 95])
norm = colors.Normalize(0,100)
for pix in N.nditer(test2, op_flags=['readwrite']):
    val = (norm.process_value(pix)[0])
    print (val)

img = norm.process_value(test2)[0]
print(img)

现在我希望 vals 或 img 显示正确的处理数据。取决于 matplotlib.colors.Normalize.process_value 实际上应该得到什么作为参数。

但无论如何：两个函数都没有规范化，只是 return 原始函数。根本不在 [0, 1] 区间。

Answer 1

documentation of Normalize 在这里可能有点欺骗：process_value 是一个仅用于预处理的函数（和 static）。实际用法用这句话描述：

A class which, when called, can normalize data into the [0.0, 1.0] interval.

因此，当您调用 class:

时，规范化就会发生

import numpy as N
import matplotlib.colors as colors

test2 = N.array([100, 10, 95])
norm = colors.Normalize(0,100)
for pix in N.nditer(test2, op_flags=['readwrite']):
    val = (norm(pix))
    print (val)

img = norm(test2)
print(img)

输出：

1.0
0.1
0.95
[ 1.    0.1   0.95]

Matplotlib (Python) 归一化数据

Matplotlib (Python) normalizing data

python

matplotlib

normalization