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...
extent:指定坐标轴的范围。 vmin和vmax:用于归一化数据的最小值和最大值。 基本示例 以下是一个简单示例,演示如何使用imshow将随机生成的二维数组可视化。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 生成 10x10 的随机数据data=np.random.rand(10,10)# 使用 imshow 显示数据plt.imshow(data,cmap='viridis',int...
接着,我们创建一幅简单的灰度图像并使用imshow显示它: # 创建一个 10x10 的随机数组data=np.random.rand(10,10)# 使用 imshow 显示图像plt.imshow(data,cmap='gray',interpolation='nearest')plt.colorbar()# 添加颜色条plt.title('Random 10x10 Image')plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 运...
接下来,使用imshow()函数展示图片。imshow()函数的基本语法如下: imshow(X, cmap=None, aspect=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape=None, filternorm=True, filterrad=4.0, imlim=None, resample=None, url=None, **kwargs) 其中,X参数表示要展示的图片数据,可以是...
python中imshow函数用法 imshow函数是Python中matplotlib库中的一个函数,用于将图像显示在屏幕上。 函数原型:matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, *, data=None, **kwargs) 参数说明: - X:要...
matplotlib.pyplot.imshow(X,cmap=None,norm=None,aspect=None,interpolation=None,alpha=None,vmin=None,vmax=None,origin=None,extent=None,shape=,filternorm=1,filterrad=4.0,imlim=,resample=None,url=None,\*,data=None,\*\*kwargs) 参数:此方法接受以下描述的参数: ...
extent = [real_x[0]-dx, real_x[-1]+dx, real_y[0]-dy, real_y[-1]+dy] plt.imshow(data, extent=extent) 更改刻度标签 另一种方法是只更改刻度标签 real_x=np.array([15,16,17]) real_y=np.array([20,21,22,23]) plt.imshow(data) plt.gca().set_xticks(range(len(real_x)))...
imshow等的extent表达 imshow和set_extent的extent参数现在可以用unit来表示。import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, ax = plt.subplots(layout='constrained')date_first = np.datetime64('2020-01-01', 'D')date_last = np.datetime64('2020-01-11', 'D')arr = [[i+j for i in...
在这个例子中,我们使用imshow()函数来绘制Hovmoller图。imshow()函数的extent参数指定了数据的范围,即时间(x轴)和高度(y轴)的范围。aspect参数设置为’auto’,以便保持数据的原始比例。cmap参数用于设置颜色映射方案,这里我们使用了’viridis’方案来区分不同数值的数据点。最后,我们使用colorbar()函数添加了一个颜色条...
plt.imshow(spec[0].log().cpu(), aspect='auto', origin='lower', cmap='jet', extent=[0,spec.shape[-1], 0, spec.shape[-2]]) plt.ylabel('frequencies (Hz)', fontsize=18) plt.xlabel('frames', fontsize=18) 出图如下: 代码可通过知乎咨询获得 ...