我有三个2D数据集，我试图用matplotlib绘制成RGB图像。我以为这会很简单，但我发现这非常令人沮丧。
下面是我目前正在使用的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1.axes_rgb import RGBAxes

b = simg["B"].astype(bool).astype(int)
g = simg["G"].astype(bool).astype(int)
r = simg["R"].astype(bool).astype(int)

fig = plt.figure()
ax = RGBAxes(fig, [0.1, 0.1, 0.8, 0.8], pad=0.0)
ax.imshow_rgb(r, g, b, interpolation="none")

其中simg是包含我的单通道图像的字典，存储为dtype = uint16的(n, m)数组。原始数据“几乎是二进制的”，所以我使用astype来阈值化它。作为参考，每个通道在阈值化后包含大约5-10%的1。这是按预期工作的，所以我不认为这是问题所在。但我尝试删除astype s无论如何，它没有解决这个问题。
下面是上面代码片段的结果：

在这个截图中，我已经放大了，我圈出的区域应该是一个绿色像素，这个数据出现在图像中，因为在这个像素上滚动鼠标显示它在tkinter窗口中确实有一个[0, 1, 0]的值。
我想这可能与RGBAxes有关，所以我尝试了一种简单得多的方法来显示此数据：

rgb = np.dstack((r, g, b))
plt.imshow(rgb, interpolation="none")

这将创建一个(n, m, 3)数组，imshowdocumentation将其解释为RGB图像，但这也只是绘制一个全黑的图像。我还尝试了所有可用的插值方法，并尝试更改绘制后端（当前为tkinter，但我也尝试了Qt5）。
如果我只绘制一个通道，则数据绘制良好。例如：

plt.imshow(b, cmap="binary_r", interpolation="none")

图像中的结果：

这正是我期望在那个通道中看到的。所以关于试图同时绘制三个通道的一些东西并不像我期望的那样起作用。
我非常感谢任何人在这里给予的任何指导，我也很乐意提供任何可能有帮助的附加信息。如果我不能让这个工作，我可能会尝试使用matplotlib.cm.ScalarMappable推出我自己的解决方案，并手动组合RGB通道，但如果我走这条路，我还需要重新实现RGBAxes的功能（即单独的，较小的R，G和B图旁边的组合RGB图像），这将是一种乏味。