灰度的蟒蛇 - incorect顏色暗灰色變爲淺灰色到深灰色

Question

我策劃這個圖像的灰度版本： a busy cat http://matplotlib.org/_images/griddata_demo.png

來源：http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/griddata_demo.html

我用下面的代碼：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.cm as cm 
from PIL import Image 

file_name = 'griddata_demo.png' 
def func_grey(fname): 
    image = Image.open(fname).convert("L") 
    arr = np.asarray(image) 
    plt.imshow(arr, cmap = cm.Greys_r) 
    plt.show() 

func_grey(file_name) 

Display image as grayscale using matplotlib

我工作的設置是有蟒蛇2.7和Pandas和我已經安裝了Pillow，安裝簡單。有關圖像的要求和

背景資料：

1. 的圖像來自於數據發現here。理想情況下，此圖像的灰度 版本應直接從此原始數據生成 data.i.e.不要將它保存爲彩色圖像，然後嘗試將 轉換爲灰度 - 而只是生成灰度版本的圖。
2. 我不知道對應於z值的顏色 - 這些顏色可以任意設置。
3. 圖像的顏色圖也可以任意選擇 - 沒有偏好。它是 是值得關注的灰度版本。

我的問題與顏色欄中顯示的配色方案有關。我需要顯示顏色欄中顏色從淺灰（最低強度）到深灰（最高強度）的顏色方案。

運行上述代碼後，會生成灰度圖像。在灰度圖像的顏色條中，強度等級-0.36是深灰色。在0.00時，它是淺灰色的。但是0.48也是深灰色的。

問題： 是否可以更改顏色映射，使-0.36爲淺灰色，0.48爲深灰色？我的意思是，是否有可能從淺色到黑色顯示顏色條？

Answer 1

我想這個問題可能是關於如何在matplotlib中使用灰度色彩地圖。如果是這樣，那很簡單。下面是使用不同的顏色表的例子（基於對運算圖像的代碼）：

from numpy.random import uniform, seed 
from matplotlib.mlab import griddata 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
# make up data. 
#npts = int(raw_input('enter # of random points to plot:')) 

def f(spi, the_colormap): 
    plt.subplot(spi) 
    seed(0) 
    npts = 200 
    x = uniform(-2, 2, npts) 
    y = uniform(-2, 2, npts) 
    z = x*np.exp(-x**2 - y**2) 
    xi = np.linspace(-2.1, 2.1, 100) 
    yi = np.linspace(-2.1, 2.1, 200) 
    zi = griddata(x, y, z, xi, yi, interp='linear') 

    CS = plt.contour(xi, yi, zi, 15, linewidths=0.5, colors='k') 
    CS = plt.contourf(xi, yi, zi, 15, cmap=the_colormap, 
         vmax=abs(zi).max(), vmin=-abs(zi).max()) 
    plt.colorbar() # draw colorbar 
    # plot data points. 
    plt.scatter(x, y, marker='o', c='b', s=5, zorder=10) 
    plt.xlim(-2, 2) 
    plt.ylim(-2, 2) 
    plt.title('griddata test (%d points)' % npts) 

f(131, plt.cm.rainbow) 
f(132, plt.cm.gray) 
f(133, plt.cm.hot) 

plt.show() 

如果一個人確實想轉換爲使用PIL（遠不太有利，但有時必要的任務）爲灰度，最好從具有單調亮度的色彩圖開始，如上面的hot，但不是rainbow。此外，在我建議使用cubehelix的評論中，但這不是matplotlib的標準，而是參見here。請參閱here瞭解可用matplotlib色彩映射的圖像。