灰度的蟒蛇 - incorect颜色暗灰色变为浅灰色到深灰色

Question

我策划这个图像的灰度版本： a busy cat http://matplotlib.org/_images/griddata_demo.png

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

我用下面的代码：

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

我工作的设置是有蟒蛇2.7和Pandas和我已经安装了Pillow，安装简单。有关图像的要求和

背景资料：

1. 的图像来自于数据发现here。理想情况下，此图像的灰度 版本应直接从此原始数据生成 data.i.e.不要将它保存为彩色图像，然后尝试将 转换为灰度 - 而只是生成灰度版本的图。
2. 我不知道对应于z值的颜色 - 这些颜色可以任意设置。
3. 图像的颜色图也可以任意选择 - 没有偏好。它是 是值得关注的灰度版本。

我的问题与颜色栏中显示的配色方案有关。我需要显示颜色栏中颜色从浅灰（最低强度）到深灰（最高强度）的颜色方案。

运行上述代码后，会生成灰度图像。在灰度图像的颜色条中，强度等级-0.36是深灰色。在0.00时，它是浅灰色的。但是0.48也是深灰色的。

问题： 是否可以更改颜色映射，使-0.36为浅灰色，0.48为深灰色？我的意思是，是否有可能从浅色到黑色显示颜色条？

Answer 1

我想这个问题可能是关于如何在matplotlib中使用灰度色彩地图。如果是这样，那很简单。下面是使用不同的颜色表的例子（基于对运算图像的代码）：

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() 

如果一个人确实想转换为使用PIL（远不太有利，但有时必要的任务）为灰度，最好从具有单调亮度的色彩图开始，如上面的hot，但不是rainbow。此外，在我建议使用cubehelix的评论中，但这不是matplotlib的标准，而是参见here。请参阅here了解可用matplotlib色彩映射的图像。