data=np.random.rand(10,10)plt.imshow(data,cmap='inferno')cb=plt.colorbar()cb.set_clim(0.2,0.8)# 模拟数据变化,动态更新colorbar范围data_new=np.random.rand(10,10)plt.imshow(data_new,cmap='inferno')cb.set_clim(0.3,0.7)plt.show() Python Copy 在上面的示例中,我们首先生成一个10×10的随...
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...
来自数据文件的Python matplotlib imshow 是一种用于将数据矩阵可视化的函数。它基于Python编程语言和matplotlib库,可以将二维数据矩阵以图像的形式展示出来。 它的主要作用是将数据矩阵中的数值映射为不同颜色的像素点,并生成一个图像。在这个过程中,imshow函数会根据数值的大小和颜色映射规则,自动选择不同的颜色表示不同...
plt.imshow(np.random.random((10, 10)), cmap="hot") #创建子图2 plt.subplot(212) plt.imshow(np.random.random((5, 5)), cmap="winter") plt.subplots_adjust(bottom=0.09, right=0.5, top=0.9) cax = plt.axes([0.75, 0.1, 0.065, 0.8]) plt.colorbar(cax=cax) plt.show() 1. 2. 3....
plt.imshow( X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape=<deprecated parameter>, filternorm=1, filterrad=4.0, imlim=<deprecated parameter>, resample=None, ...
ax.spines['top'].set_color('none') # spines设置边框,选择top上边框,set_color设置边框颜色,默认白色 1. 2. 3. (2)调整坐标轴位置(0,0)中心 ax.xaxis.set_ticks_position:设置x轴刻度数字/名称的位置 set_position:设置边框位置 # 设置x轴刻度数字/名称的位置为bottom(可选top,bottom,both,default,...
imshow 可以快速把ndarray数组的数据绘图。 imgplot = plt.imshow(img) 2.伪彩渲染 伪彩渲染仅与单通道、灰度、亮度图像相关。目前图像为 RGB ,可以从数据中选择一个通道,即可完成: lum_img = img[:, :, 0] plt.imshow(lum_img) plt.colorbar() # 右侧添加 ...
plt.imshow(I, cmap=plt.cm.get_cmap('Blues', 6))plt.colorbar()plt.clim(-1, 1); 离散色图的使用方式和其他色图没有任何区别。 例子:手写数字 最后我们来看一个很有实用价值的例子,让我们实现对一些手写数字图像数据的可视化分析。这个数据包含在 Sciki-Learn 中,以供包含有将近 2,000 张8*8 大小的...
plt.imshow(I, cmap=plt.cm.get_cmap('Blues',6)) plt.colorbar() plt.clim(-1,1); 离散色图的使用方式和其他色图没有任何区别。 例子:手写数字 最后我们来看一个很有实用价值的例子,让我们实现对一些手写数字图像数据的可视化分析。这个数据包含在 Sciki-Learn 中,以供包含有将近 2,000 张8*8大小的...
plt.imshow(I, cmap=plt.cm.get_cmap('Blues', 6)) plt.colorbar() plt.clim(-1, 1); 离散色图的使用方式和其他色图没有任何区别。 例子:手写数字 最后我们来看一个很有实用价值的例子,让我们实现对一些手写数字图像数据的可视化分析。这个数据包含在 Sciki-Learn 中,以供包含有将近 2,000 张 大小的...