在缩放[0, 255]范围后将图像转换为np.uint8将消除此警告。这似乎是matplotlib中的一个功能，如本issue中所讨论的。

plt.imshow((out * 255).astype(np.uint8))

用plt.imshow(out.astype('uint8'))代替plt.imshow(out)，就是这样！

如果要显示它，可以使用img/255。
或者

np.array(img,np.int32)

原因是，如果颜色强度是浮点数，则matplotlib expects的取值范围为0到1。如果是int，则取值范围为0到255。因此，您可以将所有数值强制为int，也可以将它们全部缩放1/255。

正如警告所说的，它正在剪切（0，1）之间的数据....我尝试了上述方法，警告消失了，但我的图像有丢失的像素值。所以我尝试以下步骤为我的numpy数组图像（64，64，3）。步骤1：检查数组的最小值和最大值

maxValue = np.amax(Image)
minValue = np.amin(Image)

对于我的情况，图像的最小值为负值，最大值为正值，但所有值都在大约（-1，1.5）之间，因此步骤2：我只是在显示之前将数据剪切了

Image = np.clip(Image, 0, 1)
plt.imshow(Image)

请注意，如果您的像素值范围类似于（-84，317）等，则可以使用以下步骤

Image = Image/np.amax(Image)
Image = np.clip(Image, 0, 1)
plt.imshow(Image)

只需将其设置在此范围[0：1]内

如果在调用amax（）和amin（）之后，它介于[-1，1]之间，则

img = img / 2 + 0.5

如果介于[0，250]之间

img = img / 250

plt.show（Image）如果图像dtype为float，则图像范围应在0到1之间;如果图像dtype为int，则图像范围应在0-255之间

输入image.dtype如果它是浮点数那么问题是它的范围是-1到1，你需要使范围在0和1之间，这是你做它的方法：

image=(image+1)/2

如果'image.dtype outputint，则问题在于值为0和1，且其类型为int，因此将类型转换为float

np.array(img,np.float32)

或将图像的多个值乘以255，使0和1之间的值变为0和255之间的值

img=img*255

参考https://matplotlib.org/3.1.0/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.imshow.html

对于基于Pytorch的grad_cam，我在show_cam_on_image中也遇到了类似的错误，而工作正常的是

input_image = Image.open(filename)
img=np.array(input_image.resize((227,227)),np.float32)
img *= (1.0/img.max())

只需使用.astype("uint8")，因此您应该得到如下内容：

plt.imshow(image.astype("uint8"))