擅长：python、mysql、java
<p>所以答案取决于你在这里想做什么。matplotlib有许多用于表示图像数据的实用程序，<a href="https://matplotlib.org/3.1.1/tutorials/introductory/images.html" rel="nofollow noreferrer">this</a>可能为熟悉matplotlib的工作流提供了一个很好的起点。您可以直接编辑使用matplotlib可视化的numpy数组的值，但matplotlib不允许您访问正在渲染的数据</p>
<p>我想您已经编写了一些colormap和其他渲染工具，但是为了了解matplotlib可能内置了什么，我建议您看看这个<a href="https://matplotlib.org/3.1.1/gallery/showcase/mandelbrot.html" rel="nofollow noreferrer">example</a>。这是一个简单的Mandelbrot，逃逸时间，但它利用了非线性颜色映射和着色</p>
<p>根据我的经验，我通常将分形计算为2D numpy数组，然后允许matplotlib处理最终输出图像的着色和缩放。Matplotlib的工作方式与画布体验不同，听起来您已经习惯使用它了。我建议在计算完所需的像素值后，用所需的像素值填充numpy数组，然后将该数组发送到matplotlib进行渲染</p>
