Matplotlib este o bibliotecă în Python și este extensie numerică – matematică pentru biblioteca NumPy. Pyplot este o interfață bazată pe stare pentru a Matplotlib modul care oferă o interfață asemănătoare MATLAB.
matplotlib.pyplot.imshow() Funcția:
The funcția imshow(). în modulul pyplot al bibliotecii matplotlib este folosit pentru a afișa datele ca imagine; adică pe un raster obișnuit 2D.
Sintaxă: matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=Niciuna, norm=Niciuna, aspect=Niciuna, interpolare=Niciuna, alpha=Niciuna, vmin=Niciuna, vmax=Niciuna, origine=Niciuna, extent=Niciuna, forma=, filternorm=1 , filterrad=4.0, imlim=, resample=None, url=None, *, data=None, **kwargs)
Parametri: Această metodă acceptă următorii parametri descriși mai jos:
X: Acest parametru este datele imaginii. cmap : Acest parametru este o instanță a hărții de culori sau un nume înregistrat de hărți de culori. norm: Acest parametru este instanța Normalize, scala valorile datelor la intervalul canonic de hartă de culori [0, 1] pentru maparea la culori vmin, vmax: Acești parametri sunt opționali în natură și sunt în intervalul barei de culori. alfa : Acest parametru este o intensitate a culorii. aspect : Acest parametru este utilizat pentru a controla raportul de aspect al axelor. interpolare: Acest parametru este metoda de interpolare utilizată pentru afișarea unei imagini. origin : Acest parametru este folosit pentru a plasa indexul [0, 0] al matricei în colțul din stânga sus sau din stânga jos al axelor. resample : Acest parametru este metoda folosită pentru asemănare. extent : Acest parametru este caseta de delimitare în coordonatele datelor. filternorm : Acest parametru este utilizat pentru filtrul de redimensionare a imaginii antigranulare. filterrad : Acest parametru este raza filtrului pentru filtrele care au un parametru de rază. url : Acest parametru setează adresa URL a creatului AxesImagine.
Se intoarce: Aceasta returnează următoarele:
imagine : Aceasta returnează AxesImagine
Exemplele de mai jos ilustrează funcția matplotlib.pyplot.imshow() în matplotlib.pyplot:
Exemplul #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()> |
>
>
Ieșire:
Exemplul #2:
java matematică pow
# 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()> |
>
>
Ieșire:
