Matplotlib imshow 的默认颜色规范

在使用 Matplotlib 的 imshow 函数时，我们通常可以根据需要来指定颜色规范（color normalization）来显示图像。然而，Matplotlib 在默认情况下使用的颜色规范可能不适合我们的数据或者不符合我们的需求。在这篇文章中，我们将介绍如何修改 Matplotlib 的默认颜色规范，并且通过实际案例来解释如何使得图像更加清晰易读。

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默认颜色规范

在了解如何修改默认颜色规范之前，我们需要了解 Matplotlib 在默认情况下使用的颜色规范。当我们使用 imshow 函数时，Matplotlib 会自动对数据进行归一化处理，并且将最小值映射为黑色，最大值映射为白色，其余值则按照灰度值进行映射。例如，对于 0-1 的浮点数数据，最小值 0 被映射为黑色，最大值 1 被映射为白色，中间的值则按照灰度级别进行映射。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.rand(10, 10)
plt.imshow(data)
plt.colorbar()
plt.show()

上述示例代码中生成了一个随机数据的 10×10 矩阵，我们使用 imshow 函数对其进行可视化，并且使用 colorbar 函数添加了颜色条用于表示灰度值的映射范围。注意，在默认情况下，颜色条上出现了黑色和白色的两端，并且图像中的最小值被映射为黑色，最大值被映射为白色。

自定义颜色规范

尽管 Matplotlib 的默认颜色规范可以在某些情况下表现良好，但在更复杂的数据集上可能会出现一些问题。例如，在一些数据集中，图像中的绝大部分值都在某个范围内，并且最小值和最大值与其他数据相差较远，这种情况下黑白两端的空间会被浪费，从而导致灰度值的变化范围较小，图像对比度较低。此时，我们可以手动设置颜色规范，使得图像更加易读。

例如，我们可以使用 Matplotlib 的 Normalize 类来手动调整颜色规范。Normalize 类可以将数值从数据集的范围映射到 0-1 范围，然后我们可以使用 matplotlib.cm 模块中的 colormap 函数来指定颜色映射方案。例如，我们可以使用下面的代码来将图像灰度值最小值映射为蓝色，最大值映射为红色，并且在中间使用自定义颜色映射。

import matplotlib.colors as colors
from matplotlib.cm import ScalarMappable

cmap = plt.cm.get_cmap('seismic')
norm = colors.Normalize(vmin=0, vmax=1)
sm = ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap)

plt.imshow(data, cmap=cmap, norm=norm)
plt.colorbar(sm)
plt.show()

上述示例代码中，我们使用了 Matplotlib 的 ScalarMappable 类将归一化后的数据映射到指定的 colormap 上，从而得到了自定义的颜色规范。可以看到，新的颜色规范将图像中最小值的灰度值映射为蓝色，最大值的灰度值映射为红色，并在中间使用色谱图的自定义映射。

另外，我们也可以使用其他的 colormap 进行颜色映射，例如 jet、viridis 等等。不同的 colormap 在不同的应用场景下可能会有不同的效果，因此在选择 colormap 时需要综合考虑数据的特点以及应用场景。

性能优化

虽然使用自定义颜色规范可以使得图像更加易读，但是我们需要注意颜色规范的性能影响。当数据集较大时，数据归一化和颜色映射可能会耗费大量的计算时间和内存空间。在这种情况下，我们可以考虑使用 Matplotlib 图像的钩子函数来在绘制图像之前对数据进行预处理，以减少颜色规范处理的时间和内存消耗。

例如，我们可以定义一个钩子函数，用于在绘制图像之前对数据进行归一化和色彩映射。代码如下：

def hook(data):
    norm = colors.Normalize(vmin=0, vmax=1)
    cmap = plt.cm.get_cmap('jet')
    return cmap(norm(data))

plt.imshow(data, cmap='gray', norm=None, interpolation='nearest', picker=True, hooks=[hook])
plt.show()

上述代码中，我们定义了一个名为 hook 的函数，用于处理数据的归一化和色彩映射。然后在 imshow 函数中通过 hooks 参数将函数注入到 Matplotlib 图像中，使得函数在绘制图像之前被调用。