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-铜 flag 红-白-蓝-黑 gray 黑-白 hot 黑-红-黄-白 hsv hsv颜色空间, 红-黄-绿-青-蓝-洋红-红 inferno 黑-红-黄 jet 蓝-青-黄-红 ...
plt.show() 在这个例子中,我们使用随机生成的数据来演示如何使用cmap参数。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...
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。
matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None)autumn 红-橙-黄 bone ⿊-⽩，x线 cool 青-洋红 copper ⿊-铜 flag 红-⽩-蓝-⿊ gray ⿊-⽩ hot ⿊-红-黄-⽩ hsv hsv颜⾊空间，红-黄-绿-青-蓝-洋红-红 inferno ⿊-红-黄 jet 蓝-青-黄-红 magma ⿊-红-⽩ pink ⿊-粉-⽩ p...
plt.imshow函数是matplotlib库中的一个用于绘制图像的函数。使用该函数可以将图像数据显示在画布上。下面将详细介绍该函数的参数和使用方法。 1.参数: - X:图像数据数组。可以是numpy数组、PIL图像对象或二维图像数据。 - cmap:颜色映射。用于指定图像的颜色映射。常用的映射有'gray'(灰度图像)、'jet'(彩色)等。
1. cmap cmap参数用于指定色彩映射,决定了图像的颜色显示方式。常见的选项包括 ‘viridis’、‘gray’、‘jet’ 等。例如: plt.imshow(img, cmap='gray') 2. aspect aspect参数用于设置图像的纵横比,可以是 ‘auto’、‘equal’ 或一个浮点数。例如: ...
> threshold # 显示灰度图和二值化图 plt.subplot(1, 2, 1) plt.imshow(gray_image, cmap='gray') plt.axis('off') plt.title...('灰度图') plt.subplot(1, 2, 2) plt.imshow(binary_image, cmap='gray') plt.axis('off') plt.title('二值化图')...plt.show() 这里使用了 NumPy 对彩色...
mp.imshow(z, cmap='jet', origin='low') 1. 2. 3. 4. 5. 使用颜色条显示热度值: mp.colorbar() 1. """ demo05_imshow.py 热成像图 """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as mp n = 500 x, y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, n), ...
我试图用plt.imshow()显示一个light-gray图像,但图像变成了黑色。I tried:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np test_image = np.zeros((3871, 2484)) test_image.fill(200) plt.imshow(test_image, cmap="gray") plt.show()
matplotlib 使用cmap和plt.imshow为图着色时避免边线或重叠在波段重叠的地方，alpha混合会产生一条较暗的...