在matplotlib中,可以使用imshow()函数来绘制图像,并且可以通过更改颜色轴范围来调整图像的显示效果。 要更改现有绘图上的颜色轴范围,可以使用set_clim()方法。该方法接受两个参数,分别是颜色轴的最小值和最大值。通过设置这两个值,可以调整颜色轴的范围。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 impo...
set_title('Frame 0') # 定义更新函数 def update(frame): # 更新数据 data = np.random.rand(100, 100) im.set_array(data) im.set_clim(data.min(), data.max()) title.set_text(f'Frame {frame}') return [im, title] # 创建动画 anim = FuncAnimation(fig, update, frames=200, interval=...
可以通过set_clim方法实现。下面是一个示例代码: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp 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...
通过将 clim参数传递给 imshow,也可以通过调用图像绘图对象的 set_clim() 方法来完成。 imgplot = plt.imshow(lum_img, clim=(0.0, 0.7)) # 调整上下限 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1, 2, 1) imgplot = plt.imshow(lum_img) ax.set_title('Before') plt.colorbar(ticks=[0.1, 0...
set_clim(self, vmin=None, vmax=None)[source] set the norm limits for image scaling; if vmin is a length2 sequence, interpret it as (vmin, vmax) which is used to support setp ACCEPTS: a length 2 sequence of floats; may be overridden in methods that have vmin and vmax kwargs. set...
让我们调整上限,以便我们有效地『放大』直方图的一部分。 我们通过将clim参数传递给imshow来实现。 你也可以通过对图像绘图对象调用set_clim()方法来做到这一点,但要确保你在使用 IPython Notebook 的时候,和plot命令在相同的单元格中执行 - 它不会改变之前单元格的图。
让我们调整上限,以便有效地“放大”直方图的一部分。为此,我们将clim参数传递给了imshow。您也可以通过调用set_clim()图像绘图对象的方法来执行此操作 您还可以使用返回的对象指定爬升 阵列内插方案¶ 我们将使用用于加载图像的枕头库来调整图像的大小。
set_ticklabels(levels) # 设置色条上的标记标签 # 设置clim以匹配边界 plt.clim(-1, 1) plt.show() Scikit-Learn 中包含的 digits 数据集中一些手写数字的有趣可视化效果;该数据集由近 2,000 8 \times 8的缩略图组成,显示了各种手写数字。我们先展示这些手写数字,然后展示其二维降维后的散点图,用离散...
让我们调整上限,以便我们有效地『放大』直方图的一部分。 我们通过将clim参数传递给imshow来实现。 你也可以通过对图像绘图对象调用set_clim()方法来做到这一点,但要确保你在使用 IPython Notebook 的时候,和plot命令在相同的单元格中执行 - 它不会改变之前单元格的图。
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 大小的不同笔迹...