如何用数值表示Matplotlib双色图中的黄色区域并计算相关指标？

1. 数值表示黄色区域 #

Matplotlib双色图的颜色与你的numpy数组数值直接对应，先找出黄色对应的数组值：

import numpy as np

# 假设你的数组名为arr，形状(1,128,128,1)
unique_vals = np.unique(arr)
# 输出的unique_vals包含两个值，对应黄色和紫色，根据你的绘图映射确认黄色对应的数值（示例取第一个值）
y_val = unique_vals[0]
p_val = unique_vals[1]

# 生成黄色区域的数值掩码（1代表黄色，0代表紫色）
yellow_mask = (arr == y_val).astype(int)

yellow_mask就是用数值表示的黄色区域，可直接用于后续分析。

2. 像素数量对比 #

总像素数固定为 128 * 128，直接统计两类区域像素数：

# 展平数组简化计算
arr_flat = arr.flatten()

yellow_count = np.sum(arr_flat == y_val)
purple_count = 128*128 - yellow_count

print(f"黄色像素数：{yellow_count}，紫色像素数：{purple_count}")

3. 区域比例计算 #

# 黄色与紫色区域的比例
yellow_purple_ratio = yellow_count / purple_count
# 各区域占总像素的比例
yellow_total_ratio = yellow_count / (128*128)
purple_total_ratio = purple_count / (128*128)

print(f"黄紫区域比例：{yellow_purple_ratio:.2f}")
print(f"黄色区域占比：{yellow_total_ratio:.2%}，紫色区域占比：{purple_total_ratio:.2%}")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kaushik Vezzu