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TypeError：imshow（）で配列をプロットするときの画像データの無効な次元

次のコードの場合

# 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)

new_SN_mapが1D配列であり、mean_SNおよびsigma_SNが定数の場合、次のエラーが発生します。

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

このエラーの原因は何ですか？数値演算が許可されていると思いました。

pythonarraysnumpymatplotlib
24
Essex

StackOverflowには（多少）関連する質問があります。

ここでの問題は、形状の配列（nx、ny、1）がまだ3D配列と見なされ、squeezedであるか、2D配列にスライスされる必要があることでした。

より一般的には、例外の理由

TypeError：画像データの無効な寸法

matplotlib.pyplot.imshow() には、2D配列、または形状3または4の3次元の3D配列が必要です！

これは簡単に確認できます（これらの確認はimshowによって行われます。この関数は、有効な入力でない場合にのみ、より具体的なメッセージを提供することを目的としています）。

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

あなたの場合：

>>> 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はmatplotlib.pyplot.imshowによって内部的に行われるものなので、一般的にはあなたが行うのが最善です。 numpy配列がある場合は廃止されますが、そうでない場合（たとえばlist）は必要です。

特定のケースでは、1D配列を取得したため、 np.expand_dims() で次元を追加する必要があります

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

または、plotのような1D配列を受け入れるものを使用します。

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

enter image description here

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MSeifert