Matplotlib es una biblioteca en Python y es una extensión matemática numérica para la biblioteca NumPy. Trazado de datos es una interfaz basada en estados para un Matplotlib Módulo que proporciona una interfaz similar a MATLAB.
matplotlib.pyplot.imshow() Función:
El función imshow() en el módulo pyplot de la biblioteca matplotlib se utiliza para mostrar datos como una imagen; es decir, en un ráster regular 2D.
matriz de cadenas
Sintaxis: matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=Ninguno, norma=Ninguno, aspecto=Ninguno, interpolación=Ninguno, alfa=Ninguno, vmin=Ninguno, vmax=Ninguno, origen=Ninguno, extensión=Ninguno, forma=, filternorm=1 , filterrad=4.0, imlim=, resample=Ninguno, url=Ninguno, *, datos=Ninguno, **kwargs)
Parámetros: Este método acepta los siguientes parámetros que se describen a continuación:
X: Este parámetro son los datos de la imagen. cmap: este parámetro es una instancia de mapa de colores o un nombre de mapa de colores registrado. norma: este parámetro es la instancia de Normalización que escala los valores de datos al rango de mapa de colores canónico [0, 1] para asignarlos a colores vmin, vmax: estos parámetros son de naturaleza opcional y son un rango de barra de colores. alfa: este parámetro es una intensidad del color. aspecto: este parámetro se utiliza para controlar la relación de aspecto de los ejes. interpolación: este parámetro es el método de interpolación que se utiliza para mostrar una imagen. origen: este parámetro se utiliza para colocar el índice [0, 0] de la matriz en la esquina superior izquierda o inferior izquierda de los ejes. resample: este parámetro es el método que se utiliza para parecerse. extensión: este parámetro es el cuadro delimitador en coordenadas de datos. filternorm: este parámetro se utiliza para el filtro de cambio de tamaño de imagen antigrano. filterrad: este parámetro es el radio del filtro para filtros que tienen un parámetro de radio. URL: este parámetro establece la URL del archivo creado. Imagen de ejes.
Devoluciones: Esto devuelve lo siguiente:
imagen: Esto devuelve el EjesImagen
Los siguientes ejemplos ilustran la función matplotlib.pyplot.imshow() en matplotlib.pyplot:
Ejemplo 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()> |
java para bucle
>
>
Producción:
Ejemplo #2:
que significa xdxd
# 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()> |
>
>
Producción:
