生成数据 创建自定义 cmap 使用imshow 展示 完成 显示图像 Python imshow 自定义 cmap 旅程 饼状图示例 如果你想在自定义 cmap 的基础上进行其他可视化,饼状图是一个很好的选择。我们可以使用matplotlib绘制一个简单的饼状图: # 准备数据sizes=[15,30,45,10]# 每个部分的大小labels=['A','B'
100)# 显示原始图像plt.subplot(121)plt.imshow(data,cmap='gray')plt.title('Original Image')# 使用归一化方式'log'显示图像plt.subplot(122)plt.imshow(data,cmap='gray',norm='log')plt.title('Log Normalized Image')plt.tight_layout()plt.show()...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.colorsasmcolors# 创建示例数据(体温数据)data=np.random.rand(10,10)*40# 假设体温范围在0到40度之间# 创建自定义cmapcmap=mcolors.LinearSegmentedColormap.from_list('temperature',[(0,'blue'),(0.5,'yellow'),(1,'red')])# 显示数据plt.imsh...
plt.imshow(data, cmap='gray', extent=[0, 5, 0, 5])_x000D_ plt.show()_x000D_ _x000D_ 在这个例子中,我们创建了一个10x10的随机数组,并使用imshow函数将其显示为灰度图像。然后,我们使用extent参数将图像缩小到5x5。_x000D_ ### 显示图像轮廓_x000D_ 我们可以使用imshow函数的contour参...
io.imshow(img) 这一行代码的实质是利用matplotlib包对图片进行绘制,绘制成功后,返回一个matplotlib类型的数据。因此,我们也可以这样写: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img) imshow()函数格式为: matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None) X: 要...
io.imshow(img) 这一行代码的实质是利用matplotlib包对图片进行绘制,绘制成功后,返回一个matplotlib类型的数据。因此,我们也可以这样写: importmatplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img) imshow()函数格式为: matplotlib.pyplot.imshow(X,cmap=None) X: 要绘制的图像或数组。
import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个随机的10x10的矩阵 import numpy as np data = np.random.rand(10,10) # 绘制热图,使用viridis颜色映射 plt.imshow(data, cmap='viridis') plt.colorbar() plt.show() 复制代码 通过传入不同的cmap参数,可以选择不同的颜色映射方式来展示数据。 0 赞 0 踩最新...
plt.imshow(img) plt.show() 在上述代码中,首先使用matplotlib的image模块读取了一张图片,然后使用imshow()函数展示该图片,最后使用show()函数显示图像。需要注意的是,在使用imshow()函数时,需要保证图片数据是正确的,否则可能会出现错误或异常。另外,需要注意的是,imshow()函数的使用可能会受到数据类型和数据规模的...
imshow是Matplotlib库中的一个函数,用于显示图像。在Python中,可以使用imshow函数在一个目录中显示多个图像。 首先,需要导入必要的库: 代码语言:txt 复制 import matplotlib.pyplot as plt import os 然后,可以使用以下代码来实现在一个目录中显示多个图像: 代码语言:txt 复制 # 指定图像所在的目录 image_dir ...