GH 问题 #3343
我正在使用 matplotlib 中的 imshow 函数来可视化一些数据。我有两个数组，A 和 B，它们的大小相同。我想使用颜色图显示 A 中的标量值，我想使用 alpha channel 显示 B 中的标量值。换句话说，如果 A 和 B 中给定坐标处的值都很大，则图中的像素将呈亮绿色且不透明。如果它在 A 而不是 B 中很大，那么它将呈亮绿色但大部分是透明的。如果它在 B 而不是 A 中很大，那么它将是不透明的，但是是白色的。
但是，生成的图像不是我所期望的。我的输入数据称为 d，它是将 A 数组与 matplotlib 颜色图(即 mpl.cm. BuGn(A)) 和 B 数组。
在这里我要绘制完整图像(我想实际使用的图像)、RGB 图像(A，用 BuGn 映射)和 alpha -提供数组(B，带有灰度色图)。
f, (ax0, ax1, ax2) = plt.subplots(1, 3, figsize=(5, 2.5))
ax0.imshow(d)
ax1.imshow(d[..., :-1])
ax2.imshow(d[..., -1])
我很困惑完整图像中的 Blob 灰色垃圾是从哪里来的，因为颜色图中没有任何值是这些颜色。为了更显着地显示这种效果，我可以更改颜色图的边界，使它们远离数据的极值并重新绘制:
我不明白为什么具有较大 alpha 值的白色像素显示为灰色。不透明的白色应该仍然是白色。
请注意，此行为不同于我绘制 RGB 分量数组并使用 alpha kwarg 降低透明度，即 ax2.imshow(d[..., :-1 ], alpha=.3):
最佳答案
由可敬的 ballsdotballs 修改后的答案似乎是合理的。从那个邮件列表帖子来看，似乎没有仔细考虑对 alpha 值的处理。此外，从原始帖子中的示例来看，在我看来，imshow 中的 alpha arg 的合成方式与 RGBA 数据中提供的 alpha 数字不同。
要解决任何混合 Agg 正在做的事情，可以避免 alpha 并手动进行合成。
A = np.tile(np.linspace(0, 1, num=100), (100, 1)) # gradient
B = A.T
d = plt.cm.BuGn(A)
d[..., -1] = B
composite = (d[..., :-1] * d[..., -1].reshape(100, 100, 1) +
(1 - d[..., -1]).reshape(100, 100, 1))
fig, axes = plt.subplots(1, 2)
axes[0].imshow(d)
axes[1].imshow(composite)
我确信有更好的方法来进行 reshape ，但这不是这里的问题。
关于python - imshow 如何处理带有 M x N x 4 输入的 alpha channel ？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/25089068/
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