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I have a array which is created as below:

im = plt.array(Image.open('Mean.png').convert('L'))

I have to convert all its values for an specified range. To do this, I have this function:

def translate(value, inputMin, inputMax, outputMin, outputMax):
    # Figure out how 'wide' each range is
    leftSpan = inputMax - inputMin
    rightSpan = outputMax - outputMin

    # Convert the left range into a 0-1 range (float)
    valueScaled = float(value - inputMin) / float(leftSpan)

    # Convert the 0-1 range into a value in the right range.
    return outputMin + (valueScaled * rightSpan)

In my specific problem I have to show this image contour:

plt.figure()
CS = plt.contour(im, origin='image', extent=[-1, 1, -1, 1])
plt.colorbar(CS, shrink=0.5, aspect=10)
plt.clabel(CS, inline=1, fontsize=10)
plt.savefig("ContourLevel2D.png")

But each grayscale value must be translate to the -1..1 range. I know that I can do something like this:

CS = plt.contour(im/100, origin='image', extent=[-1, 1, -1, 1])

Which divide each element of im by 100. But is there a similar/easy way to translate this values using the function I mentioned above?

Thanks in advance.

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これは pyplot であり、配列は numpy 配列であると推測します。

その場合：

import numpy as np
vtranslate = np.vectorize(translate, excluded=['inputMin', 'inputMax', 'outputMin', 'outputMax'])
plt.contour(vtranslate(im, imin, imax, omin, omax), ...)

しかし、私は通常使用しないライブラリのドキュメントを読んでいるので、それは単なる推測であり、実際に使用しているライブラリについて説明していません...

于 2013-09-16T01:22:06.277 に答える