python踩坑 | 为何向 plt.imshow() 中传入一个全是1的二维数组，图像却显示为黑色

问题

今天在使用 imshow() 的过程中踩了个坑，问题解决了，这里记录一下。

通常我们读取一张图片，返回的是一个多维数组，彩色图RGB($\alpha$)通道，灰度图单通道。每个通道是个二维数组，其中每个像素的数值大小为0 ~1，或者0 ~255，0为黑色，1为白色。

问题就出在这，今天，无论我给 imshow() 传入的是全为0的数组array1，亦或者是全为1的数组array2，最终显示的图像全为黑色？但是手动输入0、1 混合数组array3，却能显示黑白两色。代码和结果如下所示。

fig, ax = plt.subplots(1, 3)

array1 = np.zeros((2, 2))
array2 = np.ones((2, 2))
array3 = [[0,0], [1,1]]

im1 = ax[0].imshow(array1, cmap="gray")
im2 = ax[1].imshow(array2, cmap="gray")
im3 = ax[2].imshow(array3, cmap="gray")

ax[0].set_title("array1")
ax[1].set_title("array2")
ax[2].set_title("array3")

plt.subplots_adjust(wspace=1)

解决

百思不得其解，去搜了下doc，豁然开朗。有个小细节之前一直没注意到。

如上图红线所述，对于传入的二维数组，imshow函数内部会先对其数据做归一化（0~1），接着再根据cmap的参数，映射到所选的颜色区间。因此，无论对于array1， 还是array2，由于数据之间没有分布，全为1或全为0，在第一步归一化所得的结果都为零，所以很自然地映射出来的颜色均为黑色。但如果传入的数据有分布，如array3，则“泾渭分明”。

此外，对于传入多通道数组则无此困扰，效果如下：

fig, ax = plt.subplots(1, 3)

array1 = np.zeros((2,2,3))
array2 = np.ones((2,2,3))
array3 = np.random.random((2,2,3))

ax[0].imshow(array1)
ax[1].imshow(array2)
ax[2].imshow(array3)

ax[0].set_title("zeros")
ax[1].set_title("ones")
ax[2].set_title("random")
plt.subplots_adjust(wspace=1)