这里我们定义了一个从蓝色到红色的颜色映射,上面包含了三个样式的颜色。 4. 使用imshow函数显示数据 现在,我们可以使用自定义颜色映射将数据可视化。 plt.imshow(data,cmap=cmap)# 使用imshow函数显示数据,并应用自定义颜色映射plt.colorbar()# 显示颜色条 1. 2. 5. 调整和显示图像 最后,我们可以添加标题和轴标签,使图像
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建一个随机的灰度图像image=np.random.rand(100,100)# 显示原始图像,长宽比为1:2plt.subplot(121)plt.imshow(image,cmap='gray',aspect='auto')plt.title('Original Image')# 显示图像,透明度为0.5plt.subplot(122)plt.imshow(image,cmap='gray',alpha=0.5)plt...
# plt.imshow(data, cmap=plt.cm.gray, interpolation='bilinear',extent=extent) # plt.imshow(data, cmap=plt.cm.gray, interpolation='bicubic',extent=extent) # plt.imshow(data, cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest') plt.imshow(data, cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest',origin="lower...
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...
imshow()函数格式为: matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None) X: 要绘制的图像或数组。 cmap: 颜色图谱(colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间。 用的比较多的有gray,jet等,如: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 plt.imshow(image,plt.cm.gray) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行...
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。
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...
plt.cm.gray 在 matplotlib 中是一个颜色映射(colormap),它将输入数据的值转换为灰度等级,以显示灰度图像。当使用 imshow 函数展示图像时,特别是对于单通道灰度图像或需要转换为灰度显示的多通道图像,可以选择这个颜色图谱。 除了cmap 参数用于指定颜色映射外,imshow 函数还有其他一些关键参数: ...
而在绘制灰度图像的imshow()方法给cmap传入了cm.gray参数。cmap:代表颜色图谱(colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间。 为什么调取灰度图像加了这么一行代码呢?原因在于如果是彩色图像,上面的方法没有任何问题,但是如果是灰度图像,用上面的语句就不能正确显示,主要是没有加调色板。
函数:matplotlib.pyplot.imshow(X, map=None, norm=None, *, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, colorizer=None, origin=None, extent=None, interpolation_stage=None, filternorm=True, filterrad=4.0, resample=None, url=None, data=None, **kwargs) ...