这是什么：uint8((double(weather1618) ./ maxv) .* 50);？

Question

这段代码（几乎）可以满足我的要求，但我不明白它怎么会这么简单。那么有人可以解释一下这段代码是如何工作的吗？

FIY，weather1618 是一个 384x384 数组，范围从 -76 到 -30。而 maxv 的值为 -30。

mapped_array = uint8((double(weather1618) ./ maxv) .* 50);
image(mapped_array);

为什么 .*50 .*100 给出不同的图像但 .*100 .*500 .*1000 是相同的？

如果我直接做的话，

 image(weather1618);

我只会得到一张蓝色的图像。

Answer 1

这段代码（几乎）可以满足我的需求，但我不明白它是如何做到的 就这么简单。所以有人可以请解释一下这段代码是怎么回事 有效吗？

请注意，此类问题一般为not the best fit for Stack Overflow。不过，既然你把不明白的代码行缩小了，我就给你解释一下。

你提到过：

FIY，weather1618 是一个 384x384 数组，范围从 -76 到 -30。 而maxv 的值为-30。

第一行代码：

mapped_array = uint8((double(weather1618) ./ maxv) .* 50);

调用以下函数/运算符：

• double（函数）- 转换为双精度
• ./（操作员）- 元素除法
• .*（运算符）-逐元素乘法
• unit8 (函数) - 转换为 8 位无符号整数

发生了什么：

1. double(weather1618) 将weather1618 矩阵转换为double-precision floating-point format，因此矩阵的值现在是十进制数。在 MATLAB 中，双精度数可以表示从 -1.79769e+308 到 -2.22507e-308 的负值和从 2.22507e-308 到 1.79769e+308 的正值 (source)。进行此转换的可能原因是避免在第 2 步中出现integer division（接下来解释）。
2. ./ maxv 将矩阵的每个元素除以 -30。这将翻转矩阵中每个元素的符号，并将数据缩放 1/30 倍。由于上一步将矩阵转换为double，除法后得到的数组也将是double类型，并且会包含十进制数。
3. .* 50 将矩阵的每个元素乘以 50。这会将数据缩放 50 倍。乘法后获得的数组将继续为 double 类型，和以前一样。
4. uint8(...) 将矩阵从 double 类型转换为 uint8 类型 (unsigned integer)，因此矩阵的值现在将介于 0 到 255 之间。

第二行代码：

image(mapped_array);

调用image函数显示第4步得到的数组的图像。

如果我直接做的话，

image(weather1618);

我只会得到一张蓝色的图像。

好发现！之所以只看到蓝色图像，是因为image函数默认没有使用colormap中的全范围颜色，所以即使图像中有信息，也无法区分，因为它没有使用全范围的颜色显示。另一方面，imagesc 函数默认使用全范围的颜色。

看看我做的这个例子：

img = rand(50);     % Random image with values from 0 to 1.

subplot(1, 2, 1);   % Left plot.
image(img);         % Display image from array.
colorbar;           % Colorbar showing color scale.

subplot(1, 2, 2);   % Right plot.
imagesc(img);       % Display image with scaled colors.
colorbar;           % Colorbar showing color scale.

它们都是相同的图像，但颜色缩放不同（查看颜色条）。

为什么.*50 和.*100 给出不同的图像但.*100， .*500 和 .*1000 相同吗？

因为uint8可以存储的最大值是255，所以任何大于255的值都会被截断为255。这就是为什么乘以100、500和1000根本没有区别，因为得到的值都超过了255 .