matplotlib的gray、binary色图绘制二进制数组时0与1映射颠倒问题

这一现象本质是Matplotlib的imshow函数默认的数值归一化逻辑导致的，和色图本身的定义无关：

• 默认情况下imshow会自动取输入数组的最小值对应色条的最左端点，数组的最大值对应色条的最右端点，中间数值按线性规则做插值映射。

两类场景的具体解释 #

全1数组映射异常 #

当你输入全为1的np.uint8数组时，数组的最小值和最大值都是1，归一化后所有值都会映射到色图的最左端点：

• gray色图的最左端为黑色，所以全1数组异常显示为全黑，不符合你预期的1对应白色
• binary色图的最左端为白色，所以全1数组异常显示为全白，不符合你预期的1对应黑色

同时存在0和1的数组映射正常 #

当数组中同时存在0和1时，数组的最小值为0、最大值为1，归一化后刚好和你预期的映射规则匹配：

• 0映射到色图最左端，1映射到色图最右端，所以两类色图的显示都符合预期。

如果需要固定二进制数组的映射规则，不受数组内容的影响，调用imshow时手动指定vmin和vmax参数即可，示例如下：

# 固定gray色图0对应黑、1对应白
plt.imshow(uint8_arr, cmap='gray', vmin=0, vmax=1)
# 固定binary色图0对应白、1对应黑
plt.imshow(uint8_arr, cmap='binary', vmin=0, vmax=1)

如果你使用的是取值范围0-255的常规uint8灰度图，对应修改vmax=255即可固定映射规则。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anugraha Sinha