Numpy 3D数据的imshow（Python/Matplotlib）

在本文中，我们将介绍如何使用Python的Matplotlib库中的imshow函数来显示经过整理的多维数组（3D）。谷歌搜索引擎算法依赖于诸多数学计算库中的Numpy库来处理数据，矩阵及分析。该库提供了很多方便的矩阵操作，包括许多方便的函数，比如image和array等等。imshow函数在Matplotlib中为我们提供了一种可视化多维数组（例如3D的数据）的方法。

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什么是Numpy和imshow？

首先，我们需要了解Numpy是什么以及其在图像处理中发挥了什么样的作用。Numpy库是一个基于Python语言的数学库，主要用于矩阵数值运算。在Python中，介绍图像处理时，往往会使用到Numpy库中的array函数。这个函数可以方便地将图像转换成一个多维数组（例如2D或3D的数据）。而在Matplotlib库中，imshow函数可以让我们直接可视化3D数据。

下面的例子将演示如何使用Numpy和Matplotlib读取3D MRI图像数据。在此之前，需要先安装相关依赖包如下：

pip install opencv-python-headless

pip install matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

im_gray = cv2.imread('/path/to/3d_image.nii', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

虽然读入的数据在内存中是三维数据，但在此时，它们仅以灰度图像的形式被加载。

imshow如何处理3D数据

imshow函数可以用于可视化多维数组，例如2D或3D的数据。在将3D图像可视化时，imshow必须将其渲染成2D才能在2D屏幕上显示。未加任何阐述直接使用imshow来处理3D数据的情况下，其中一个问题就是Matplotlib无法处理3D数据本身所具有的空间信息。所以，必须通过将3D数据转换为2D图像或者不同角度下的三张2D图像分别展示的方式来解决这个问题。

举个例子，让我们考虑以下3D MRI数据：

import numpy as np

shape = (32, 32, 32)
data = np.random.randn(*shape)

该数据是32×32×32的高斯随机噪声。现在，我们需要通过imshow函数可视化这个数组。在处理3D数据时，imshow需要通过一些步骤来处理呈现3D数据所需的平面。最简单的方法是将它们呈现在底部，并将其呈现在一个平面上，如下所示：

plt.imshow(data[:, :, 0], cmap='gray')
plt.show()

上述代码中，我们首先使用了Data数组的每个第0个元素轴。这是“Z”方向的轴。接下来，我们将结果呈现为灰度图像。

每个像素代表空间中的一个体素。然而，为了清楚的展示底部像素，我们可能想要从其下面添加一些透明度，这样可以让我们看到其他层的空间位移。因此，我们可以使用alpha通道轻盈地调整显示：

alpha = 0.2
plt.imshow(data[:,:,0], cmap='gray', alpha=alpha)
for i in range(1, 32):
    plt.imshow(data[:,:,i], cmap='gray', alpha=alpha)
plt.show()

上述代码中，我们首先设置alpha为0.2，以指定透明度。然后，我们使用循环逐层显示所有数据

每个层之间是透明的，因此我们可以在底部看到其他层的细节。

总结

本文介绍了如何使用Python的Matplotlib库中的imshow函数来可视化经过整理的多维数组（3D数据）。实际上，不同的可视化库还提供了其他更高级的3D可视化工具和技术。但是，在许多情况下，仅使用Matplotlib和Numpy就足以展示3D数据。使用imshow函数，我们可以显示3D数据的单个切片或通过组合显示多个切片来呈现3D数据本身。希望这篇文章对你了解和使用imshow函数展现3D数据有所帮助。