TypeError:使用imshow（）打印数组时，图像数据的维度无效

Question

对于以下代码

# Numerical operation
SN_map_final = (new_SN_map - mean_SN) / sigma_SN  

# Plot figure
fig12 = plt.figure(12)
fig_SN_final = plt.imshow(SN_map_final, interpolation='nearest')
plt.colorbar()

fig12 = plt.savefig(outname12)

当new_SN_map是一维数组，而mean_SN和sigma_SN是常量时，我得到以下错误。

Traceback (most recent call last):
  File "c:\Users\Valentin\Desktop\Stage M2\density_map_simple.py", line 546, in <module>
    fig_SN_final = plt.imshow(SN_map_final, interpolation='nearest')
  File "c:\users\valentin\appdata\local\enthought\canopy\user\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 3022, in imshow
    **kwargs)
  File "c:\users\valentin\appdata\local\enthought\canopy\user\lib\site-packages\matplotlib\__init__.py", line 1812, in inner
    return func(ax, *args, **kwargs)
  File "c:\users\valentin\appdata\local\enthought\canopy\user\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 4947, in imshow
    im.set_data(X)
  File "c:\users\valentin\appdata\local\enthought\canopy\user\lib\site-packages\matplotlib\image.py", line 453, in set_data
    raise TypeError("Invalid dimensions for image data")
TypeError: Invalid dimensions for image data

这个错误的根源是什么？我以为我的数字运算是允许的。

Answer 1

StackOverflow上有一个（有些）相关的问题：

• Showing an image with pylab.imshow()

这里的问题是一个形状数组（nx，ny，1）仍然被认为是一个3D数组，并且必须是squeezed或切片成2D数组。

一般来说，例外的原因

TypeError: Invalid dimensions for image data

如图所示：^{}需要二维数组，或者三维数组的形状为3或4！

您可以使用（这些检查由imshow完成，此函数仅用于在输入无效时提供更具体的消息）：

from __future__ import print_function
import numpy as np

def valid_imshow_data(data):
    data = np.asarray(data)
    if data.ndim == 2:
        return True
    elif data.ndim == 3:
        if 3 <= data.shape[2] <= 4:
            return True
        else:
            print('The "data" has 3 dimensions but the last dimension '
                  'must have a length of 3 (RGB) or 4 (RGBA), not "{}".'
                  ''.format(data.shape[2]))
            return False
    else:
        print('To visualize an image the data must be 2 dimensional or '
              '3 dimensional, not "{}".'
              ''.format(data.ndim))
        return False

就你而言：

>>> new_SN_map = np.array([1,2,3])
>>> valid_imshow_data(new_SN_map)
To visualize an image the data must be 2 dimensional or 3 dimensional, not "1".
False

np.asarray是由matplotlib.pyplot.imshow在内部完成的，所以通常最好也这样做。如果你有一个numpy数组，它是过时的，但如果不是（例如list），它是必要的。

---

在您的特定情况下，您有一个1D数组，因此需要添加一个带^{}的维度

import matplotlib.pyplot as plt
a = np.array([1,2,3,4,5])
a = np.expand_dims(a, axis=0)  # or axis=1
plt.imshow(a)
plt.show()

或者只使用接受1D数组的东西，比如plot：

a = np.array([1,2,3,4,5])
plt.plot(a)
plt.show()