Python Matplotlib imshow（）'；s默认规范化与自定义实现

Matplotlib中“norm”参数的描述表示，默认情况下，“使用线性缩放将最低值映射为0，最高值映射为1”进行规范化

这意味着：f（x）=（x-x_min）/（x_max-x_min）形式的函数将把图像值x映射到介于0和1之间的f（x）。但是，如果我自己规范化图像，然后显示它，我就无法再现这种行为：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
A = np.random.normal(size=(4,5,3))
# A does have negative values
print(np.min(A), np.max(A))

# normalizing to range [0,1]
B = (A - np.min(A))/np.ptp(A)

figure = plt.figure()
ax1 = figure.add_subplot(121)
ax1.imshow(A)
ax2 = figure.add_subplot(122)
ax2.imshow(B)

plt.show()

以下是图像的外观：

---

显然，它们不一样。那么，这仅仅是因为不同的颜色贴图吗？如果是这样，对于给定的应用程序，我如何事先知道将使用哪种颜色贴图？

就在您引用的句子后面，它说“RGB（a）数据忽略此参数。”。这意味着标准化和颜色映射仅适用于二维阵列（即形状

（m，n）

），而不适用于图像（即形状

（m，n，3）

）。有关详细信息，请参阅