将高度数据从 CSV 文件转换为 IMG

Question

我有一些来自显微镜的高度数据。我的问题是：如何将 CSV 文件转换为 IMG 输出并正确缩放颜色？我拥有的数据是 CSV 文件，例如：

90,40,50,30,20
11, 2, 7,30,20
90,40,50,30,50
16,40,50, 4, 6
90, 4,50,30,20
...

其中列是 x 坐标，行​​是 y 坐标，条目是 z 坐标。

它也应该超过一个固定的比例。这意味着生成的图像不应超过最高和最低值，以便多个文件具有可比性。

到目前为止我所做的是：

IMG = genfromtxt('RohCSV/{}.csv'.format(filename), delimiter=',')

那种工作，但我有规模问题。结果没有可比性。

我希望它是可以理解的。

Answer 1

这取决于您如何比较输出。例如，当使用 Matplotlib 时，您应该获得默认的最小/最大标准化输出。我们来看下面的例子：

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

plt.figure(1, figsize=(12, 5))

# Original data/image
IMG = np.genfromtxt('test.csv', delimiter=',')
plt.subplot(1, 2, 1), plt.imshow(IMG), plt.colorbar()

# Min/max normalized data/image
IMG = IMG - np.min(IMG)
IMG = IMG / np.max(IMG)
plt.subplot(1, 2, 2), plt.imshow(IMG), plt.colorbar()

plt.tight_layout()
plt.show()

这就是输出：

如您所见，Matplotlib 的默认输出（左）与显式最小/最大归一化数据/图像（右）的输出是相等的。

除此之外，呈现的最小/最大归一化应该是您正在寻找的。​​p>

希望有帮助！

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System information
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Python:      3.8.1
Matplotlib:  3.2.0rc1
NumPy:       1.18.1
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编辑：在评论中澄清后，我想在 Matplotlib 的 imshow 中使用 vmin 和 vmax 参数可能是最简单的方法：

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np


def plot_scaled(data, min_scale, max_scale):
    plt.imshow(data, vmin=min_scale, vmax=max_scale), plt.colorbar()


# Original data/image
IMG = np.genfromtxt('test.csv', delimiter=',')

# Artificial data
IMG_large = IMG + 10
IMG_even_larger = IMG + 100

plt.figure(1, figsize=(15, 4))
for i, img in enumerate([IMG, IMG_large, IMG_even_larger]):
    plt.subplot(1, 3, i+1), plot_scaled(img, 0, 200)
plt.tight_layout()
plt.show()

值 100 在所有三个图中具有相同的颜色。