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。 AI检测代码解析 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...
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...
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('my_cmap', colors, positions) Q3: 如何使用cmap参数绘制热力图? A3: 在热力图中,可以通过设置imshow函数的cmap参数来使用颜色映射。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 生成随机数据 data = np.random.rand(10, 10) 创建一个热力图,设置cmap参数...
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...
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(data, cmap='coolwarm')for i in range(data.shape[0]):for j in range(data.shape[1]):plt.text(j, i, data[i, j])plt.xticks(range(data.shape[1]))plt.yticks(range(data.shape[0]))plt.colorbar()plt.show()A选项:左上角B选项:左下角C选项:右下角D选项:右上角...
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。
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) ...
imshow(CA1_mask[slice_idx,:,:], cmap='gray', aspect='equal', vmin=0, vmax=1) ccf_axes[2].set_title("isocortex mask") plt.show() 最终Plot的结果: 四、关键代码分析 (1)创建MouseConnectivityCache类 mcc = MouseConnectivityCache(manifest_file=Path(output_dir) / 'manifest.json') 创建一...