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.imshow(X, origin='lower', aspect='equal', interpolation='bilinear', alpha=0.5, vmin=0, vmax=1, cmap='hotpink') # 使用指定的参数显示数组 plt.colorbar() # 添加颜色条 plt.show() # 显示图像 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...
10)plt.imshow(data,cmap='hot')plt.grid(True,which='both')plt.minorticks_on()plt.gca().xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(1))plt.gca().yaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(1))plt.title("Example 4: Minor Gridlines - how2matplotlib.com")plt.show()...
2.imshow 展示图像数据在一个二维普通光栅中 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def imshow(self, 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, resa...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据data=np.random.rand(10,10)# 创建热图plt.figure(figsize=(10,8))plt.imshow(data,cmap='hot')plt.colorbar(label='Value')plt.title('How2matplotlib.com - Heatmap Example')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.show() ...
plt.imshow(42*output,cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic') plt.title('pictrue after trans') plt.xticks([]), plt.yticks([])#隐藏x轴和y轴刻度 plt.show() dog.jfif 对数变换后的图片 可以发现,颜色发生了畸变,这正是上述原因造成的结果。
plt.imshow(img) plt.show() 在上述代码中,首先使用matplotlib的image模块读取了一张图片,然后使用imshow()函数展示该图片,最后使用show()函数显示图像。需要注意的是,在使用imshow()函数时,需要保证图片数据是正确的,否则可能会出现错误或异常。另外,需要注意的是,imshow()函数的使用可能会受到数据类型和数据规模的...
plt.imshow函数的参数如下:- X:待显示的图像数据。可以是numpy数组或PIL图像对象。- cmap:颜色映射。默认值为None,使用默认的颜色映射。- norm:归一化。默认值为...
imshow(..., aspect='auto')允许非方形像素。 imshow(..., interpolation='nearest')以防止边缘模糊。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 code=np.array([1,0,1,0...0,1])ax.imshow(code.reshape(1,-1),cmap='binary',aspect='auto',interpolation='nearest') ...
plt.imshow(data, cmap='coolwarm')for i in range(data.shape[0]):for j in range(data.shape[1]):plt.text(j, i, data[i, j])plt.xticks(range(data.shape[1]))plt.yticks(range(data.shape[0]))plt.colorbar()plt.show()A选项:左上角B选项:左下角C选项:右下角D选项:右上角...