在Matplotlib中，imshow()方法是用于显示图像数据的函数。该函数可以将图像数据数组绘制为灰度、彩色或其他颜色映射。

然而，当使用imshow()方法时，默认的颜色规范化方式可能不总是最适合我们的数据。因此，本文将介绍如何通过更改默认的颜色规范化方式来优化我们的图像显示。

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在Matplotlib中，颜色规范化是将数据与颜色映射之间的关系转换的过程。默认情况下，imshow()函数使用线性归一化（normalization）方法，将数组中的最小值映射到0，最大值映射到1，并使用颜色映射将映射值映射到颜色空间。

例如，在下面的代码块中，我们生成一个300×300的随机矩阵，并使用imshow()函数在灰度图中显示该矩阵。

但是，当我们使用其他颜色映射时，像上面那样的线性归一化可能不会产生最佳效果。例如，在下面的代码块中，我们生成一个带有明显”离群值”的矩阵，并使用jet颜色映射绘制该矩阵。

可以看到，图像中大部分的细节都被压缩到了离群值所代表的颜色中。

因此，我们需要使用其他类型的归一化方法来解决这种情况。

Matplotlib提供了多种不同类型的归一化方法。

我们可以通过将imshow()函数的norm参数设置为我们所需的norm对象来更改默认的归一化方法。

例如，如果我们想使用对数归一化方法来呈现上面的”离群值”矩阵，可以按如下方式更改默认的归一化方法：

可以看到，对数归一化方法为我们提供了更好的可视化效果，同时保留了离群值的细节。

我们还可以使用其他类型的归一化方法，例如SymLogNorm。

SymLogNorm归一化方法在vmin以下提供对数规范化方法，并在linthresh和-linthresh之间提供对称对数规范化方法。它可以帮助更好地显示具有较小范围的数据，同时在较大值中提供对数规范化。

除了Matplotlib提供的内置归一化方法之外，我们还可以自定义自己的归一化方法来解决我们可能遇到的特定问题。

例如，假设我们有一个矩阵，其中大部分值都集中在0到1之间，但是有一小部分值非常大。在这种情况下，我们可能希望对这种数据进行截断和拉伸，以便更好地显示出不同的部分。

我们可以编写一个自定义函数来实现这一点。以下是一个简单的截断和拉伸函数示例：

为了使用我们的归一化方法，我们可以将上面的函数传递给imshow()函数的norm参数，如下所示：

可以看到，我们成功地截断了值，并将大值拉伸到了可显示范围内。

在本文中，我们介绍了如何使用Matplotlib的imshow()函数，并更改默认的颜色规范化方式来优化我们的图像显示。我们介绍了Matplotlib提供的几种不同类型的归一化方法，并演示了如何创建自己的自定义归一化方法。

通过这些技巧，我们可以更好地可视化各种类型的数据，并更好地了解我们的数据集。