Matplotlib的plt.imshow()支持显示二维数组(灰度)或三维数组(RGB): 基本语法:plt.imshow(X, cmap='gray', interpolation='nearest')。 数据范围控制:vmin和vmax参数手动设置显示范围,类似MATLAB的[low high]。 2. 核心参数解析 颜色映射: cmap参数指定颜色方案,如cmap='viridis'(默认)或cmap='...
imshow(X,cmap=None,norm=None,aspect=None,interpolation=None,alpha=None,vmin=None,vmax=None,origin=None,extent=None,shape=None,filternorm=1,filterrad=4.0,imlim=None,resample=None,url=None,*,data=None,**kwargs) 参数说明: X:输入数据。可以是二维数组、三维数组、PIL图像对象、matplotlib路径对象等。
plt.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs) x,y组成了散点的坐标;s为散点的面积;c为散点的颜色(默认为蓝色'b');marker为散点的标记;alpha为...
通过设置cmap参数为’gray’,我们指定了使用灰度颜色映射。最后,我们设置了vmin和vmax参数为0和255,以控制图像的显示范围。需要注意的是,当数据的最小值和最大值已知时,我们应该手动设置vmin和vmax参数,以确保图像的对比度和亮度合适。如果数据的最小值和最大值未知,或者数据范围很小,我们可以使用自动计算最小值和...
imshow允许你控制显示的数据范围。使用vmin和vmax参数可以设置数据的最小和最大值。例如: AI检测代码解析 # 创建一个 10x10 的随机数组data=np.random.rand(10,10)# 使用 imshow 显示图像,并设置 vmin 和 vmaxplt.imshow(data,cmap='hot',vmin=0,vmax=1)plt.colorbar()# 添加颜色条plt.title('Random 10x...
cmap参数用于指定颜色映射表,norm参数用于指定归一化方式,aspect参数用于指定图像的长宽比,interpolation参数用于指定插值方式,alpha参数用于指定图像的透明度,vmin和vmax参数用于指定图像的显示范围,origin参数用于指定图像的原点位置,extent参数用于指定图像的显示区域,shape参数用于指定图像的形状,filternorm参数用于指定是否对...
简介:Matplotlib 的 `imshow()` 方法用于显示图像,包括二维灰度图像和彩色图像。该方法支持多种参数,如颜色映射 (`cmap`)、归一化 (`norm`)、纵横比 (`aspect`) 等,以控制图像的显示效果。示例中展示了如何使用 `imshow()` 显示一个随机生成的矩阵。
参数:cmap 将标量数据映射到色彩图 颜色默认为:rc:image.cmap。 参数:norm :~matplotlib.colors.Normalize 如果使用scalar data ,则Normalize会对其进行缩放[0,1]的数据值内。 默认情况下,数据范围使用线性缩放映射到颜色条范围。 RGB(A)数据忽略该参数。 参数:aspect {'equal','auto'}或float,可选 控制轴的纵...
在上面的代码中,我们使用了origin参数指定数组数据的原始坐标系为’lower’,aspect参数指定纵横比相等,interpolation参数指定插值方法为’bilinear’,alpha参数指定图像的透明度为0.5,vmin和vmax参数指定颜色映射的范围为0到1之间,cmap参数指定颜色映射为’hotpink’。最后,我们使用colorbar()函数添加了一个颜色条,并使用sho...