TypeError: недопустимые размеры для данных изображения при построении массива с imshow()

Для следующего кода

# 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)

с new_SN_map, являющимся 1D массивом, и mean_SN и sigma_SN являются константами, я получаю следующую ошибку.

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

Каков источник этой ошибки? Я думал, что мои числовые операции разрешены.

ОТВЕТЫ

Ответ 1

В StackOverflow есть (несколько) вопрос:

Здесь проблема заключалась в том, что массив формы (nx, ny, 1) по-прежнему считается трехмерным массивом и должен быть squeeze d или отрезан в 2D-массив.

В более общем плане, причина исключения

TypeError: недопустимые размеры для данных изображения

здесь: matplotlib.pyplot.imshow() нуждается в 2D-массиве или 3D-массиве, причем третий размер имеет форму 3 или 4!

Вы можете легко проверить это (эти проверки выполняются с помощью imshow, эта функция предназначена только для предоставления более конкретного сообщения, если оно не является допустимым вводом):

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

В твоем случае:

>>> 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 - это то, что делается внутренне с помощью matplotlib.pyplot.imshow поэтому обычно лучше всего это делать. Если у вас есть массив numpy, он устарел, но если нет (например, list), это необходимо.

В вашем конкретном случае вы получили 1D-массив, поэтому вам нужно добавить измерение с помощью np.expand_dims()

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()

enter image description here

или просто используйте что-то, что принимает 1D массивы, такие как plot:

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

enter image description here