matplotlib.pyplot.imshow() v Pythonu
Matplotlib je knihovna v Pythonu a je numericko – matematickým rozšířením knihovny NumPy. Pyplot je stavové rozhraní k a Matplotlib modul, který poskytuje rozhraní podobné MATLABu.
matplotlib.pyplot.imshow() Funkce:
The funkce imshow(). v pyplot modulu knihovny matplotlib se používá k zobrazení dat jako obrázek; tedy na 2D běžném rastru.
Syntax: matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=Žádné, norma=Žádné, aspect=Žádné, interpolace=Žádné, alpha=Žádné, vmin=Žádné, vmax=Žádné, původ=Žádné, rozsah=Žádné, tvar=, filtrnorm=1 , filterrad=4.0, imlim=, resample=None, url=None, *, data=None, **kwargs)
Parametry: Tato metoda přijímá následující parametry, které jsou popsány níže:
X: Tento parametr jsou data obrázku. cmap : Tento parametr je instance mapy barev nebo registrovaný název mapy barev. norm : Tento parametr je instance Normalize měřítko datových hodnot na rozsah kanonické mapy barev [0, 1] pro mapování na barvy vmin, vmax : Tyto parametry jsou ve své podstatě volitelné a jsou rozsahem barevných pruhů. alfa : Tento parametr je intenzita barvy. aspect : Tento parametr se používá k ovládání poměru stran os. interpolation : Tento parametr je metoda interpolace, která se používá k zobrazení obrázku. origin : Tento parametr se používá k umístění indexu [0, 0] pole do levého horního nebo levého dolního rohu os. resample : Tento parametr je metoda, která se používá pro podobnost. Rozsah : Tento parametr je ohraničující rámeček v souřadnicích dat. filternorm : Tento parametr se používá pro antigrainový filtr pro změnu velikosti obrazu. filterrad : Tento parametr je poloměr filtru pro filtry, které mají parametr poloměr. url : Tento parametr nastavuje adresu URL vytvořeného AxesImage.
Vrácení: To vrátí následující:
obrázek : Toto vrátí AxesImage
Níže uvedené příklady ilustrují funkci matplotlib.pyplot.imshow() v matplotlib.pyplot:
Příklad č. 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()> |
Výstup:
Příklad č. 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()> |
Výstup:
