让我们假设下面的例子

我想在与高于零的值不同的颜色图中显示低于零的值

我有一个场景，我必须在 for 循环中显示图像数量。请看代码。

我想分别分析所有检测到的霍夫线。所以我试图提取图像中检测到的每条线。所以我会得到与检测到的行数一样多的图像。

由于俗称“线条”，我只得到最后检测到的线条图像。

有没有可能在imshow中添加迭代器信息？

我尝试使用字符串数组。但是将整数（向量的索引）与字符串连接起来对我来说似乎很困难（添加'boost'库等等）。

我的问题有什么简单的替代方法吗？

谢谢， 卡提克

假设我有两个 numpy 数组（我提供的只是示例）：

我想使用 imshow绘制A ：

并覆盖B，使无区域完全透明，并且一个区域的 alpha 为（例如 alpha = 0.3。）。

我已经尝试过使用以下内容：

但这不起作用。还尝试使用掩码数组创建 B，但无法理解它。有什么建议么？

谢谢

编辑：

我最终使用

这就像一个魅力（我也测试了比尔的解决方案，它也很有效）。

如何在地图上叠加自定义图像？

如果我做

我的图像在轴上正确显示。但是，如果我尝试添加背景地图图像，我的图像将不再出现：

结果只是地图图像。

这是因为地图图像实际上只是一个仅在绘图命令中生成地图图像并因此破坏我的图像的工厂？

我计算了一个值在 0 到 255 之间的图像。当我使用 imageview() 时，图像以灰度级正确显示，但是当我想保存此图像或使用 imshow 显示它时，我有一个白色图像，或者有时会出现一些黑色像素：

而使用 imageview()：

有人能帮我吗？

我正在尝试绘制一些数据来分析它们。

我的数据定义如下：

起初，我有这个方法：

这给了我一个热图图像（第二个图），因为我传递给它一个 MxN [亮度（灰度，仅浮点数组）]。而且不知道为什么这不会生成灰度图像，但到目前为止我并不担心它，因为这就是我想要的结果。

经过更多的计算，我有了这个方法来可视化我的数据，使用data_property作为 RGB 和data_uncertaity作为 alpha：

但是，当然，这给了我一个带有 alpha 值的灰度图像，因为我对 R、G 和 B 重复相同的值。但我真正想要的是第一个方法结果（彩色），并计算了一些 alpha 值作为数据的不确定性。

我注意到我的颜色条也没有关于我的数据（它是 RGB，我不能用它来分析我的数据）

我不知道如何实现我想要的结果，即有一个“热图”图，其中合并了用我的不确定性数据定义的 alpha 值和一个表示这种不确定性的颜色条。就像合并上面的这两个图像：

这是我的颜色：

这是我的阿尔法：

通过@BlazBratanic 提供的转换，我想我可以看到一点颜色（不确定），但这与我的预期相差甚远。

我所有的值都在 0.0 和 1.0 之间。

先感谢您。

我正在尝试使用 imshow 绘制图像，但我得到了我没想到的输出......显示我的图像的方法是：

我的数据表示为：

我做了一些计算，在某些时候我必须这样做：

这给了我：

但我想要相反的（白色背景）。所以，我只是这样做了：

然后，我得到了这个（！！！）：

我只是没明白。这对我来说很有意义。奇怪的是，如果我这样做：

有用。我是否以错误的方式访问某些内容？

任何帮助我澄清这一点将不胜感激。

先感谢您。

这次是一个问题:)

目前我正在使用pylab.imshow()和/或绘制很多东西pylab.contour()。出于说明目的，我将包含颜色图。但是，我不太喜欢可用的颜色图。为此，我决定使用以下代码创建一个：

该功能运行良好。但是，我仍然缺少的是居中选项。使用此选项，我想将颜色图集中在零附近。上面的颜色图范围从蓝色到红色，中间是白色。

默认情况下，matplotlib 将对颜色图进行规范化，使得最大颜色图值将是Data. 但是，如果数据不包含任何负值，我想丢弃颜色图的蓝色部分，因为在比较不同的图像时会非常混乱。Data如果不包含正值，则红色反之亦然。

我知道我可以使用vminand设置限制vmax。然而，这并不是我真正想要的。我想在我的函数中包含居中选项，以便颜色图根据以下情况自动正确缩放Data

有任何想法吗？

我正在尝试显示图像的负面效果，并且您知道它有一个非常简单的代码。
这是原始图像：

当我使用代码时：

结果将是：

但使用代码：

会做出正确的答案：

现在我想知道

1 - 函数 uint8() 实际上是做什么的？
2 - 这些代码是否产生相同的结果？其实uint8的用途是什么？

代码1：

代码2：

3 - 在使用以下代码显示之前，我需要对图像进行规范化吗？

或者使用 uint8 或 [0 255] 做同样的事情并且不需要规范化？

4-归一化，使用 uint8 和使用 [0 255] 有什么区别？？？？？？

请在您的答案中考虑 Log 和 power-low 等转换。

我进行了数值模拟，但我的绘图有问题......我的模拟区域6x35µm的分辨率为640x1024px. 当我想使用 绘制我的模拟数据imshow并设置纵横比aspect=6/35时，那么绘图的高度是正确的，但它太长了？我究竟做错了什么？

在图片里：

top：模拟掩码，所有地块应具有相同的纵横比。

middle：aspect设置为手动设置为模拟蒙版的aspect（6/35）

bottom: 方面设置为 1

这是我的代码