Matplotlib的imshow为何无法将0.5渲染为灰色？

你遇到的问题根源在于plt.imshow()的自动归一化行为：默认情况下，它会把输入数据的最小值映射到colormap的最低端（黑），最大值映射到colormap的最高端（白）。

当你用np.identity(5)生成矩阵时，数据范围是0和1，此时imshow刚好把0对应黑、1对应白，符合预期。但乘以0.5后，矩阵的取值范围变成了0到0.5，imshow会自动把这个范围拉伸到0-1的colormap区间——也就是把0.5当成了"最大值"，直接映射成全白，所以对角线还是白色。

要实现0对应黑、1对应白、0.5对应灰色的效果，只需要显式指定vmin和vmax参数，强制锁定colormap的取值范围：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

matrix = 0.5 * np.identity(5)
# 指定vmin=0（黑），vmax=1（白），让0.5对应中间灰色
plt.imshow(matrix, cmap='grey', vmin=0, vmax=1)
plt.show()

这样运行后，对角线就会显示你预期的灰色了。之前绘制MNIST时能正常显示，大概率是因为当时的手写数字数据本身就是0-1范围，或者你隐式/显式设置了vmin和vmax参数，避免了自动归一化的影响。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者scribe