无法绘制图像周围已移除空白的图像

Question

我有以下生成分形图像的代码，

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

def julia(C):

    X = np.arange(-1.5, 1.5, 0.2)

    Y = np.arange(-1.5, 1.5, 0.2)

    pixel = np.zeros((len(Y), len(X)))

    for x_iter, x in enumerate(X):

        for y_iter, y in enumerate(Y):

            z = x + 1j * y

            intensity = np.nan

            r = np.empty((100, 100)) # Unused at the moment

            for n in range(1, 1024):

                if abs(z) > 2:

                    intensity = n

                    break

                z = z**2 + C

            pixel[y_iter, x_iter] = intensity

            r.fill(intensity) # Unused at the moment

    # We return pixel matrix

    return pixel

# Compute Julia set image

pixel = julia(-0.7 + 0.27015j)

# Plotting

print(pixel[:,:])

数据（像素）如下：

array([[  1.,   2.,   2.,   2.,   2.,   2.,   2.,   2.,   2.,   2.,   2.,

          2.,   2.,   2.,   2.],

       [  2.,   2.,   2.,   2.,   2.,   2.,   2.,   2.,   2.,   2.,   2.,

          2.,   2.,   2.,   2.],

       [  2.,   2.,   2.,   2.,   2.,   2.,   2.,   3.,   3.,   3.,   3.,

          3.,   2.,   2.,   2.],

       [  2.,   2.,   2.,   2.,   3.,   3.,   3.,   4.,   5.,   4.,   4.,

          3.,   3.,   3.,   2.],

       [  2.,   2.,   3.,   3.,   3.,   4.,   4.,   7., 209.,   6.,   5.,

          4.,   4.,   3.,   3.],

       [  2.,   3.,   3.,   3.,   4.,   5.,   6.,  37.,  59., 220.,  13.,

          7.,  10.,   6.,   4.],

绘制数据（像素）后，它看起来像

plt.axis('off')

plt.imshow(pixel)

拿到图片后我做了plt.savefig()，当我做image.open()的时候，数据变成了下面这样！我需要摆脱所有这些 255 强度对应的边界不需要的空白

Answer 1

您可以使用以下脚本来保存周围没有空格的图像：# Plottingfrom PIL import Imagemin_value = np.nanmin(pixel)max_value = np.nanmax(pixel)pixel_int = (255*(pixel-min_value)/(max_value-min_value)).astype(np.uint8)# sample LUT from matplotliblut = (plt.cm.viridis(np.arange(256)) * 255).astype(np.uint8) # CHOOSE COLORMAP HERE viridis, jet, rainbowpixel_rgb = lut[pixel_int]# changing NaNs to a chosen colornan_color = [0,0,0,0] # Transparent NaNsfor i,c in enumerate(nan_color):  pixel_rgb[:,:,i] = np.where(np.isnan(pixel),c,pixel_rgb[:,:,i])# apply LUT and displayimg = Image.fromarray(pixel_rgb, 'RGBA')# Saving image and matriximg.save('julia.png')np.save('julia.npy', pixel)# Delete datadel(img, pixel)# Loading image and matriximg = Image.open('julia.png')pixel = np.load("julia.npy")# Show imageimg.show()print(pixel)print(min_value, max_value)每个数组值将获得一个像素。X和轴的 2 个分辨率的输出Y：X,Y = (np.arange(-1.5, 1.5, 0.2),)*2: X,Y = (np.arange(-1.5, 1.5, 0.02),)*2: