Python 相等的数组，但视觉上不相同

我有一个32x32x3的图像，比如keras中的一个cifar10图像。 现在，假设我想做一些操作。首先，为了确保我做的正确，我尝试复制图像（这不是我想要做的，所以请不要告诉我如何在不执行三个循环的情况下复制图像，我需要三个循环来操作一些值）

现在，如果我测试它们是否相同，它们是，事实上我看到“酷”打印出来

if (im==imC).all():
  print "cool"

但当我试图想象它们时，它们是不同的：

plt.imshow( imC )
plt.show()

plt.imshow( im )
plt.show()

---

发生了什么？

Python CIFAR10数据集中的图像具有类型为

numpy.uint8

的像素值。（可能是从PNG文件或类似文件中读取的）因此

X_train.dtype==numpy.uint8

，因此

im.dtype==numpy.uint8

创建的数组的默认元素类型为

numpy.float64

。换句话说，

imC.dtype==numpy.uint8

碰巧，

matplotlib.pyplot.imshow

会根据其元素类型对其输入进行不同的处理。特别是，如果您给它一个元素类型为

uint8

的m-x-n-x-3数组，那么对于三个颜色通道中的每一个，0表示最暗，255表示最亮，正如您所期望的那样；但是，如果给它一个元素类型为

float64

的m-by-n-by-3数组，它希望所有值都在0（最暗）到1（最亮）的范围内，文档中没有说明该范围以外的值会发生什么

我将冒险猜测超出该范围的值会发生什么情况：我认为代码可能会这样做：乘以255，四舍五入到整数，将其视为

uint8

。这意味着0变为0，1变为255

但是，如果最后一步意味着除了低8位之外，所有的都被丢弃了，那么这也意味着2变成254，3变成253，…，255变成1！换句话说，如果你犯了一个很容易理解的错误，给了

imshow

一个像素值浮动在0..255范围内的图像，这些值将被有效地取反，因此0->0，1->255，2->254，…，255->1。（这与完全颠倒范围不同，因为保留了0。）

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这就是发生在您身上的情况：

imC

的每个元素在数字上等于

im

的对应元素，但是因为

imC

是一个浮点数组，而不是一个无符号小整数数组，所以它得到了上述处理，你几乎可以得到你期望的图像的底片。

它们有什么不同？也许你可以把这两个数组的元素类型添加到这个问题上？（

im.dtype

，

imC.dtype

）@Gareth，我认为您的想法是正确的，我得到（im.dtype，imC.dtype）=（uint8，float64）我认为

imshow

希望浮点m-by-n-by-3数组中的RGB值被规范化为0..1范围。如果执行

plt.imshow（imC/255）

，会发生什么情况？关键是

imshow

明确地查看您给定的数组的元素类型，并对

uint8

和

float64

执行不同的操作。这是我得到的最好答案！谢谢很高兴为您服务！

plt.imshow( imC )
plt.show()

plt.imshow( im )
plt.show()