Python 对空numpy数组进行预索引时，matplotlib plt.show（）出现视觉故障

因此，我在创建空numpy数组并在其中加载图像时遇到了一个奇怪的视觉故障，如下所示：

import numpy as np
from imageio import imread
import matplotlib.pyplot as plt

dir_path = os.path.join('path/to/image', 'a.jpg')
# Pre-indexing numpy array
X = np.empty((1, *(111, 455), 4))

# Loading image in the traditional way:
img_0 = imread(dir_path)
# Loading image and saving it in the pre-indexed array:
X[0] = imread(dir_path)

# Check whether image contents are the same
print((img_0 == X[0]).all())

# Display images
imgplot = plt.imshow(X[0])
plt.show()
imgplot = plt.imshow(img_0)
plt.show()

因此，在这段代码中，我通过传统的imread或将图像保存在numpy数组中导入图像。理论上这两个方法应该是等价的，事实上printimgu 0==X[0]。all返回True

然而，这是plt.show结果：

numpy图像：

传统形象：

---

如果两个数组的内容完全相同，那么当使用相同的imread函数导入时，两个图像的显示方式如何可能不同？

问题是，当您将图像放入数组X时，图像从int变为float，并且缩放方法与plt不同。imshow在int和float之间。这在您可能收到的警告消息中有描述：

使用RGB数据[0..1]将输入数据剪裁到imshow的有效范围（浮点数）或[0..255]将输入数据剪裁到整数

您可以将X实例化为int数组，或将X[0]强制为dtype int，或通过除以255将图像规格化为介于0和1之间：

# Method 1:
X = np.empty((1, *(111, 455), 3), dtype=int)
X[0] = imread(dir_path)

imgplot = plt.imshow(X[0])
plt.show()

# Method 2:
X = np.empty((1, *(111, 455), 3))
X[0] = imread(dir_path)

imgplot = plt.imshow(X[0].astype(int))
plt.show()

# method 3:
imgplot = plt.imshow(X[0]/255)
plt.show()

按照上述任一方法，您将获得：

---

问题是，当您将图像放入数组X时，它从int变为float，并且int和float之间的缩放方法与plt.imshow不同。这在您可能收到的警告消息中有描述：

使用RGB数据[0..1]将输入数据剪裁到imshow的有效范围（浮点数）或[0..255]将输入数据剪裁到整数

您可以将X实例化为int数组，或将X[0]强制为dtype int，或通过除以255将图像规格化为介于0和1之间：

# Method 1:
X = np.empty((1, *(111, 455), 3), dtype=int)
X[0] = imread(dir_path)

imgplot = plt.imshow(X[0])
plt.show()

# Method 2:
X = np.empty((1, *(111, 455), 3))
X[0] = imread(dir_path)

imgplot = plt.imshow(X[0].astype(int))
plt.show()

# method 3:
imgplot = plt.imshow(X[0]/255)
plt.show()

按照上述任一方法，您将获得：

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也见也见，谢谢！这很清楚。我不知道例如float1.0==int1在Python中会返回True。我对此感到非常困惑。这很奇怪，我在运行代码时没有收到任何警告，但现在一切都正常了：谢谢！谢谢这很清楚。我不知道例如float1.0==int1在Python中会返回True。我对此感到非常困惑。这很奇怪，我在运行代码时没有收到任何警告，但现在一切都正常了：谢谢！