请在此基础上画图，画出其归一化后的光场分布

### 归一化后的光场分布图绘制 对于归一化后的光场分布图的绘制，在 Python 和 MATLAB 中都可以高效完成。以下是两种环境下具体的操作方法。 #### 使用 Python 绘制归一化后的光场分布图 在 Python 中，`matplotlib` 是一个强大的绘图库，能够轻松创建高质量的数据可视化图表。为了绘制归一化后的光场分布图，首先需要准备数据集，并对其进行必要的预处理工作，比如归一化处理[^1]。接着使用 `numpy` 来辅助计算以及管理数值型数据，最后借助于 `matplotlib.pyplot` 完成图形展示。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 假设 light_field_data 为未归一化的光场强度矩阵 light_field_data = np.random.rand(100, 100) # 数据归一化到 [0, 1] 范围内 normalized_light_field = (light_field_data - np.min(light_field_data)) / \ (np.max(light_field_data) - np.min(light_field_data)) plt.figure() plt.imshow(normalized_light_field, cmap='hot', interpolation='nearest') plt.colorbar(label="Normalized Intensity") plt.title('Normalized Light Field Distribution') plt.xlabel('X Axis Label') plt.ylabel('Y Axis Label') plt.show() ``` 这段代码展示了如何读取或生成原始光场数据，执行线性变换将其映射至 `[0, 1]` 区间作为归一化过程的一部分，之后调用 `imshow()` 方法显示图像颜色表示不同位置处的相对亮度水平[^4]。 #### 使用 MATLAB 绘制归一化后的光场分布图 MATLAB 同样提供了丰富的工具用于科学计算和工程分析领域内的各种任务，其中包括高效的二维三维图形渲染能力。下面给出一段简单的脚本用来加载、归一化并呈现光场分布情况： ```matlab % 加载光场数据（此处假设已经存在名为 'lightFieldData' 的变量） load('path_to_your_file.mat'); % 替换成实际路径名 % 执行归一化操作 minVal = min(min(lightFieldData)); maxVal = max(max(lightFieldData)); normalizedLightField = (lightFieldData - minVal)/(maxVal-minVal); imagesc(normalizedLightField); colormap hot; colorbar; title('Normalized Light Field Distribution'); xlabel('X Axis Label'); ylabel('Y Axis Label'); axis equal tight; ``` 此段 MATLAB 代码实现了相似的功能——先定位最小最大值以便后续标准化；再通过 `imagesc()` 函数快速构建色彩渐变的地图视图来直观反映各点上的光照强弱变化趋势[^3]。