matplotlib.pyplot.imshow()在 Python
中
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Matplotlib 是 Python 中的一个库，是 NumPy 库的数值-数学扩展。 Pyplot 是一个基于状态的接口到 Matplotlib 模块，它提供了一个类似于 MATLAB 的接口。
matplotlib.pyplot.imshow()函数:
matplotlib 库 pyplot 模块中的 imshow()函数用于将数据显示为图像；即在 2D 规则光栅上。
语法: matplotlib.pyplot.imshow(X，cmap =无，norm=无，aspect =无，插值=无，alpha =无，vmin =无，vmax =无，原点=无，范围=无，shape=，filternorm=1，filterrad=4.0，imlim=，重采样=无，url =无，*，data =无，**kwargs)
参数:该方法接受以下描述的参数:
- X: 这个参数是图像的数据。
- cmap : 此参数是一个 colormap 实例或注册的 colormap 名称。
- norm : 此参数是 Normalize 实例，它将数据值缩放到标准颜色映射范围[0，1]，以映射到颜色
- vmin，vmax : 这些参数本质上是可选，它们是 colorbar 范围。
- alpha : 此参数是颜色的强度。
- 纵横比:该参数用于控制轴的纵横比。
- 插值:该参数是用来显示图像的插值方法。
- 原点:此参数用于将数组的[0，0]索引放置在轴的左上角或左下角。
- 重采样:该参数是用于相似的方法。
- 范围:该参数是数据坐标中的包围盒。
- filternorm : 此参数用于反锯齿图像调整大小滤镜。
- filterrad : 此参数是具有半径参数的过滤器的过滤器半径。
- 网址:该参数设置创建的轴图像的网址。
返回:这将返回以下内容:
- 图像:这将返回轴图像
下面的例子说明了 matplotlib.pyplot.imshow()函数在 matplotlib.pyplot 中的作用:
示例#1:
# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import LogNorm
dx, dy = 0.015, 0.05
y, x = np.mgrid[slice(-4, 4 + dy, dy),
slice(-4, 4 + dx, dx)]
z = (1 - x / 3\. + x ** 5 + y ** 5) * np.exp(-x ** 2 - y ** 2)
z = z[:-1, :-1]
z_min, z_max = -np.abs(z).max(), np.abs(z).max()
c = plt.imshow(z, cmap ='Greens', vmin = z_min, vmax = z_max,
extent =[x.min(), x.max(), y.min(), y.max()],
interpolation ='nearest', origin ='lower')
plt.colorbar(c)
plt.title('matplotlib.pyplot.imshow() function Example',
fontweight ="bold")
plt.show()
输出:
例 2:
# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import LogNorm
dx, dy = 0.015, 0.05
x = np.arange(-4.0, 4.0, dx)
y = np.arange(-4.0, 4.0, dy)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
extent = np.min(x), np.max(x), np.min(y), np.max(y)
Z1 = np.add.outer(range(8), range(8)) % 2
plt.imshow(Z1, cmap ="binary_r", interpolation ='nearest',
extent = extent, alpha = 1)
def geeks(x, y):
return (1 - x / 2 + x**5 + y**6) * np.exp(-(x**2 + y**2))
Z2 = geeks(X, Y)
plt.imshow(Z2, cmap ="Greens", alpha = 0.7,
interpolation ='bilinear', extent = extent)
plt.title('matplotlib.pyplot.imshow() function Example',
fontweight ="bold")
plt.show()
输出:
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