如何将多个NumPy数组嵌入到一个更大的数组中？

你的代码中两个赋值操作并没有互相覆盖——img1嵌入在背景的左上角（0-400行/列），img2嵌入在(500-600行/列)的位置，两个区域完全不重叠。你觉得第二个操作覆盖了第一个，是因为两个图像的取值范围差异太大：

• img1的取值范围是0-1
• img2的取值范围是0-9999

使用同一个rainbow颜色映射时，img1的所有值相对于img2的最大值来说几乎趋近于0，导致它在背景图里和全零背景的视觉差异极小，看起来像是被覆盖了。

解决方法一：归一化图像取值范围 #

将img2的数值缩放到和img1一致的0-1区间，这样两者在颜色映射下的视觉表现会匹配：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 初始化数组
img1 = np.random.rand(400,400)
img2 = np.arange(0,10000).reshape((100,100))
# 归一化img2到0-1区间
img2_normalized = img2 / img2.max()
background = np.zeros(shape=(1600, 1600))

# 嵌入第一张图像
background[0:img1.shape[0], 0:img1.shape[1]] = img1

# 嵌入第二张归一化后的图像
background[500:500+img2.shape[0], 500:500+img2.shape[1]] = img2_normalized

# 绘制结果
fig, ax = plt.subplots(3, 1, figsize=(5, 10))
ax[0].imshow(img1, cmap='rainbow')
ax[0].set_title('原始img1')
ax[1].imshow(img2_normalized, cmap='rainbow')
ax[1].set_title('归一化后的img2')
ax[2].imshow(background, cmap='rainbow')
ax[2].set_title('同时包含两个图像的背景')

plt.tight_layout()
plt.show()

解决方法二：调整显示的颜色范围 #

不修改原始数组，在显示背景图时手动指定颜色映射的最小值和最大值，让两个图像的细节都能展现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 初始化数组
img1 = np.random.rand(400,400)
img2 = np.arange(0,10000).reshape((100,100))
background = np.zeros(shape=(1600, 1600))

# 嵌入第一张图像
background[0:img1.shape[0], 0:img1.shape[1]] = img1

# 嵌入第二张图像
background[500:500+img2.shape[0], 500:500+img2.shape[1]] = img2

# 绘制结果
fig, ax = plt.subplots(3, 1, figsize=(5, 10))
ax[0].imshow(img1, cmap='rainbow')
ax[0].set_title('原始img1')
ax[1].imshow(img2, cmap='rainbow')
ax[1].set_title('原始img2')
# 指定vmin和vmax，覆盖整个数值范围
ax[2].imshow(background, cmap='rainbow', vmin=0, vmax=img2.max())
ax[2].set_title('同时包含两个图像的背景')

plt.tight_layout()
plt.show()

两种方法都能让你在背景图中同时看到两个嵌入的图像，选择哪种取决于你是否需要保留img2的原始数值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者john