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') 照片截段 代码语言:j...
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。
imshow(data, cmap='viridis', vmin=0, vmax=1) plt.show() 以上代码将输出只包含紫色和黄色两种颜色的图像。 不过需要注意的是,如果你的数据只包含0和1两种像素,并且不需要任何配色方案,那么也可以使用plt.imshow()函数的cmap参数,将其设置为'binary',以获得仅包含黑白两种颜色的图像。 data = np.array([...
示例代码如下: from mpl_toolkits import mplot3d import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 求向量积(outer()方法又称外积) x = np.outer(np.linspace(-2, 2, 30), np.ones(30)) # 矩阵转置 y = x.copy().T # 数据z z = np.cos(x ** 2 + y ** 2) # 绘制曲面图 fig ...
axi.imshow(digits.images[i], cmap='binary') axi.set(xticks=[], yticks=[]) 因为每个数字都是使用 64 个像素点渲染出来的,我们可以认为每个数字是一个 64 维空间中的点:每个维度代表这其中一个像素的灰度值。但是要在图表中将这么高维度空间的联系可视化出来是非常困难的。有一种做法是使用降维技术,比方...
顺序配色方案:由一组连续的颜色构成的配色方案(例如binary 或 viridis)。 互逆配色方案:通常有两种互补的颜色构成,表示正反两种含义(例如RdBu 或 PuOr) 定性配色方案:随机顺序的一组颜色(例如rainbow 或 jet) plt.imshow( X, cmap=None, norm=None,
plt.contourf(X,Y,Z,20,cmap='RdGy') plt.colorbar() 1. 2. 通过颜色条可以清晰地看出,黑色区域是 “波峰”(peak),红色区域是 “波谷”(vally)。 但是图像还有一点不仅如此人意的地方,就是看起来有点 “污渍斑斑”,不是那么干净。这是由于颜色的改变是一个离散而非连续的过程。可以通过 plt.imshow()...
plt.imshow(I) plt.colorbar(); 1. 2. 3. 4. 5. plt.show() 1. 1. 我们下面来讨论如何个性化颜色条以及在不同的场合高效的使用它们。 自定义颜色条 颜色条可以通过cmap参数指定使用的色谱系统(或叫色图): plt.imshow(I, cmap='gray'); ...
以下是一些常用的 pyplot 函数: plot():用于绘制线图和散点图 scatter():用于绘制散点图 bar():用于绘制垂直条形图和水平条形图 hist():用于绘制直方图 pie():用于绘制饼图 imshow():用于绘制图像 subplots():用于创建子图 除了这些基本的函数,pyplot 还提供了很多其他的函数,例如用...
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 以下内容来自「Github」,为《PythonDataScience...