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None,不进行归一化。 aspect:纵横比。默认值为’equal’,保持纵横比一致。也可以设置为’auto’,自动调整纵横比。 interpolation:插值方法。默认值为None,使...
绘图图例标识离散点的离散标签。对于基于点，线条或区域颜色的连续标签，带标签的颜色条可能是一个很好的...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline img = np.zeros((20, 20)) plt.imshow(img, cmap='gray') # displays an all-black image as expected img2 = img + 255 plt.imshow(img2, cmap='gray') # displays an all-black image - should be all white? img2[2...
imshow()函数格式为: matplotlib.pyplot.imshow(X,cmap=None) X: 要绘制的图像或数组。 cmap: 颜色图谱(colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间。 用的比较多的有gray,jet等,如: 代码语言:javascript 复制 plt.imshow(image,plt.cm.gray) 代码语言:javascript ...
OpenCV所提供的函数cv.imshow的显示功能比较简单,如果需要实现更丰富的图像显示和控制功能,通常可以使用Matplotlib。 函数功能:Matplotlib中的函数cv.imshow能将数组的值以图片形式显示,可以显示OpenCV中的图像。 函数cv.imshow的控制参数很多,本书只介绍图像显示中最常用的内容。 函数原型:imshow(X, cmap=None, norm=No...
matplotlib.pyplot.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) ...
plt.imshow(a, interpolation='nearest', cmap='bone', origin='lower') 1. 2. 3. 4. 5. interpolation内插法,以下为matplotlib官网上对于内插法的不同方法的描述,此处选择Nearest-neighbor 的方法 添加注释条 # shrink参数,使colorbar的长度变短为原来的92%: ...
['upper', 'lower'], check this: http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/image_origin.html ''' #显示图像 #这里的cmap='bone'等价于plt.cm.bone plt.imshow(a,interpolation = 'nearest',cmap = 'bone' ,origin = 'up') #显示右边的栏 plt.colorbar(shrink = .92) #ignore ticks plt....
cmap='RdGy', alpha=0.5)plt.colorbar(); 通过组合使用plt.contour、plt.contourf和plt.imshow这三个函数,基本可以满足我们绘制所有这种在二维图标上的三维数据的需求。需要了解更多函数的参数信息,参考它们的文档字符串。如果你对于使用三维图表展示这种数据感兴趣,参见[在 matplotlib 中创建三维图表]。