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,使用默认的插值方法。常用的有’nearest’(最近邻插值)、‘bilinear’(双线性插值)和...
plt.imshow的cmap参数代表 在做图像分割的时候,训练的网络用来验证分割结果,但结果并不像mask那样只显示黑白 经过一番查找,原来有cmap这个参数的选项 cmap: 颜色图谱(colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间。 matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None) autumn 红-橙-黄 bone 黑-白,x线 cool 青-洋红 copper 黑-...
通过将cmap设置为’viridis’,我们选择了matplotlib提供的预定义色彩映射之一。然后,我们使用plt.colorbar()添加了一个颜色条,以解释颜色与数据值之间的关系。最后,通过plt.show()显示图像。总的来说,理解plt.imshow()中的cmap参数及其如何影响图像的可视化效果是数据可视化中的重要概念。通过选择适当的色彩映射,我们可...
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。
•默认值:4.0。 5. 使用示例 下面是一些使用plt.imshow函数的示例代码: importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp # 显示图像数据 image=plt.imread('image.jpg') plt.imshow(image) # 绘制热力图 data=np.random.rand(10,10) plt.imshow(data, cmap='hot') # 绘制二维数组可视化结果 array=np.array...
(x, y)# 设置图表标题和坐标轴标签plt.title("Bar...数据可视化与分析Matplotlib不仅提供了丰富的绘图功能,还可以与其他数据分析库(如NumPy、Pandas)等配合使用,进行数据处理和分析。...(10, 10)# 绘制热力图plt.imshow(data, cmap="hot", interpolation="nearest")# 设置图表标题和颜色条plt....
比如写CNN模型相关代码时，我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作。我最常用的...
- cmap:Colormap,可选项。绘制图像时使用的颜色图谱。默认情况下使用viridis。 - aspect:,可选[‘equal’:形图的Y轴在数据单位的相同刻度上。相对大小的图形元素。], [‘auto’:包含在数据范围内,并尽可能接近“equal”。(默认)],或任何float值。表示图像的长宽比。 - interpolation:可选项。这些值是imshow底层...
# font.stretch属性有11个值: ultra-condensed, # extra-condensed, condensed, semi-condensed, normal, semi-expanded, # expanded, extra-expanded, ultra-expanded, wider, and narrower. # 这个属性迄今还没有实现。 # # font.size属性是为文本设置默认字体大小,以磅为单位,12pt是标准值。