Matplotlib直接应用cmap存数组与imshow显示效果不一致如何解决

• 现有尺寸为(62, 62)的单波段NDVI图像，数值取值范围为[0, 0.3]。NDVI即归一化植被指数，通过公式(NVI - Red) / (NVI + Red)计算得到，NVI为影像的对应波段。
• 调用imshow绘制图像时传入cmap=RdYlGn参数，可得到预期显示效果：
  
• 直接将RdYlGn色彩映射作用于原始ndvi数组，尝试生成色彩映射后的Numpy数组时，最终显示效果和imshow输出差异极大：
  
• 目标：正确将cmap.RdYlGn应用到图像并保存映射结果，保证保存后的数组显示效果与imshow传入cmap参数的效果完全一致。

Matplotlib的imshow在应用colormap前，默认会对输入数组做线性归一化：自动将数组的最小值映射到colormap的0刻度（RdYlGn的红色端），数组最大值映射到colormap的1刻度（RdYlGn的绿色端），归一化到[0,1]区间后再传入colormap生成色彩值。
直接调用colormap处理原始数组时，colormap仅接收[0,1]范围的输入，当前NDVI数组最大值仅为0.3，所有数值只会映射到colormap前30%的红色区间，最终显示结果自然和预期偏差极大。

对齐imshow的默认处理逻辑，先对数组做归一化再应用colormap即可，参考实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 替换为你的ndvi数组读取逻辑
# ndvi = np.load("ndvi_array.npy")

# 1. 按imshow默认规则做min-max线性归一化，映射到[0,1]区间
ndvi_normalized = (ndvi - ndvi.min()) / (ndvi.max() - ndvi.min())

# 2. 应用RdYlGn色彩映射，输出为shape(62,62,4)的RGBA数组，值域为[0,1]
mapped_result = plt.cm.RdYlGn(ndvi_normalized)

# 若需要存储为通用8位图像格式，可转换为[0,255]值域的uint8类型
mapped_result_uint8 = (mapped_result * 255).astype(np.uint8)

如果调用imshow时手动指定了vmin、vmax参数（例如NDVI常规可视化常设置vmin=-1, vmax=1），归一化时需要对应替换范围，不要使用数组自身的极值，同时截断超出[0,1]范围的异常值：

# 对应imshow(ndvi, cmap="RdYlGn", vmin=-1, vmax=1)的映射逻辑
vmin, vmax = -1, 1
ndvi_normalized = (ndvi - vmin) / (vmax - vmin)
ndvi_normalized = np.clip(ndvi_normalized, 0, 1)
mapped_result = plt.cm.RdYlGn(ndvi_normalized)

生成映射结果数组后，直接调用imshow(mapped_result)即可显示，无需额外传入cmap参数，显示效果和原始imshow(ndvi, cmap="RdYlGn")的输出完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者notMyName