CelebA数据集图像转int32与float32后plt.imshow显示差异原因问询

核心是matplotlib.pyplot.imshow对不同类型的3通道RGB输入数组的数值映射规则完全不同：

• 当输入为int32等整数类型数组时：
  imshow默认遵循8位彩色图像的标准规则，判定数值合法范围为[0, 255]，0对应通道最低亮度（黑色），255对应通道最高亮度（白色），直接做线性映射显示。你将归一化到[0,1]的像素值乘255后转int32，数值刚好落在0-255区间内，所以显示为正常的原图效果。
• 当输入为float32等浮点类型数组时：
  imshow默认要求3通道RGB浮点输入的数值范围必须在[0, 1]之间，所有超出该范围的数值会被直接截断为边界值：小于0的截断为0，大于1的截断为1。你乘255后得到的float32数组数值范围为[0, 255]，几乎所有像素值都远大于1，都会被截断为1（对应通道最高亮度），所以最终图像整体偏亮、白色占比极高，和正常效果差异极大。

如果需要用float32类型正常显示图像，可选两种方案：

1. 不做乘255操作，直接传入归一化到[0,1]的float32数组即可：

   plt.imshow(x.numpy()[0])
   

2. 保留乘255操作的同时，手动指定数值范围参数：

   plt.imshow((x.numpy()*255).astype("float32")[0], vmin=0, vmax=255)
   

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Wakame