Python 为什么我们要写“plt.imshow（生成的_图像[0，：，：，0]）”，结尾是零？

当存储一个表示一个具有3个通道的图像的数组时，在这里生成_图像为什么我们要在末尾写一个0

generate_image.shape  # im is a numpy array
# output: (1, 28, 28, 3)
plt.imshow(generated_image[0, :, :, 0])

而不是a:。大概是这样的：

plt.imshow(generated_image[0, :, :, :])

生成的_图像阵列由生成模型生成。此数组的某些行如下所示：

tf.Tensor(
[[[[ 0.00453683 -0.00352695  0.00080534]
   [-0.00027692 -0.00395737  0.0022669 ]...

要删除规范化，请执行以下操作：

plt.imshow(generated_image[0, :, :, 0] * 127.5 + 127.5)

其中：

tf.Tensor(
[[[126.38482  126.80347  127.29859 ]
  [128.39748  128.35097  128.0462  ]...

尝试 plt.imshow生成的_映像[0]*127.5+127.5或plt.imshow生成的_映像[0，：，：，：，：]*127.5+127.5 发出警告：

Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers).

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并输出白色图像

从第二行的注释来看，图像有三个通道

因此，当您使用im[：，：，0]时，它将写入第一个通道。因此，您将获得灰度图像

另外，这不是一种合适的颜色转换方法，因为您忽略了其他通道

如果您使用im[：，：，：]，它相当于i，它将写入所有三个通道，您将得到一个彩色图像

更新：

您反转规范化的方式是错误的。结帐

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虽然它适用于PyTorch，但也适用于tensorflow。

我正在尝试显示形状为1、28、28、3的数组。使用plt.imshowgenerated_image[0，：，：，0]可以生成一个彩色图像。plt.imshowgenerated_image[0，：，：，：，：]发出警告：-将输入数据剪裁到imshow的有效范围，其中RGB数据[0..1]用于浮点或[0..255]用于整数。并输出完全白色的图像…matplotlib将显示彩色图像，即使您传递灰度图像，因为默认颜色贴图为颜色。如果需要在matplotlib中显示灰度图像，则需要将cmap值设置为灰度，需要将1、28、28、3解释为rgb数组。因此，当您将其索引为生成的_图像[0]时，您将获得第一幅彩色图像。您需要将1、28、28、3解释为rgb数组。如何做到这一点？只需使用im[0]