1,(10,10))# 创建图形fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(12,5))# 自动范围im1=ax1.imshow(data,cmap='viridis')fig.colorbar(im1,ax=ax1,label='Value')ax1.set_title('Auto Range - how2matplotlib.com')# 手动设置范围im2=ax2.imshow(data,cmap='viridis',vmin=-2,vmax...
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。
data=np.random.rand(10,10)plt.imshow(data,cmap='hot')plt.xticks(ticks=np.arange(0,10,1),labels=[f"{i}unit"foriinrange(10)])plt.yticks(ticks=np.arange(0,10,1),labels=[f"{i}unit"foriinrange(10)])plt.title("Example 6: Custom Ticks - how2matplotlib.com")plt.show() Python ...
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...
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') ...
Matplotlib 提供了三个有用的函数来处理这项任务:plt.contour绘制轮廓图,plt.contourf来绘制填充区域颜色的图表以及plt.imshow来展示图像。本节会介绍几个使用它们的例子。当然我们还是首先从将需要使用的包导入 notebook 和初始化工作开始: %matplotlib inline...
() ms = plt.imshow(z.T, cmap='plasma', vmin=-2.5, vmax=0, origin='lower', interpolation='none', extent=[-0.5,2.0,-0.5,2.0]) ax.set_xlabel('x', fontsize=16, fontname = "Helvetica") ax.set_ylabel('y', fontsize=16, fontname = "Helvetica") cbar = plt.colorbar(ms) c...
fig = plt.figure() fig.subplots_adjust(hspace=0.6, wspace=0.2)fori,itypeinzip(range(1,17),inter_list): ax = fig.add_subplot(4,4,i) ax.imshow(data, cmap='viridis', origin='lower', interpolation=itype) ax.set_title(itype)
heatmap = ax.imshow(data, cmap='hot', interpolation='nearest') # 更新动态热力图 for i in range(100): new_data = np.random.rand(10, 10) # 生成新的随机数据 heatmap.set_data(new_data) # 更新热力图的数据 plt.draw() # 重新绘制图表 ...
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...