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...
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, ...
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...
2.2 使用set_clim()方法 另一种方法是使用set_clim()方法,这个方法可以在创建图形后调用: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据data=np.random.rand(10,10)*100# 创建图形和子图fig,ax=plt.subplots(figsize=(8,6))# 绘制热图im=ax.imshow(data,cmap='viridis')# 设置colorbar的范围im.se...
在我们的直方图中,高端似乎没有太多有用的信息(图像中有很多白色的东西)。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 也可以通过传入clim参数 imgplot=plt.imshow(lum_img,clim=(100,255))...
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。
set_clim(self, vmin=None, vmax=None) set_cmap(self, cmap) set_norm(self, norm) to_rgba(self, x, alpha=None, bytes=False, norm=True) class ScalarMappable class matplotlib.cm.ScalarMappable(norm=None, cmap=None) 1. ScalarMappable混合类,用于支持标量数据到RGBA的映射。在从给定的colormap中返回...
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。
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。
imgplot.set_clim(0.0, 0.7) ax.set_title('After') plt.colorbar(ticks=[0.1, 0.3, 0.5, 0.7], orientation='horizontal') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 输出: <matplotlib.colorbar.Colorbar object at 0x7f5eff8a96a0>