import matplotlib.pyplot as plt 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...
plt.imshow(data,cmap='gray',interpolation='bicubic')plt.colorbar()plt.title('Bicubic Interpolation')plt.show() 1. 2. 3. 4. 结论 Python 的imshow函数是一个强大的工具,能够帮助我们轻松地显示和处理图像数据。无论是简单的热图,还是复杂的灰度图,imshow都能实现。从上面的示例可以看出,imshow不仅简单易...
1. plt.show与plt.imshow区别 import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image img=Image.open('./dog.png') plt.figure("dog") plt.imshow(img) plt.show() plt.imshow()函数负责对图像进行处理,并显示其格式,但是不能显示。其后跟着plt.show()才能显示出来 2. plt.imshow与cv2.imshow区别 如果...
# 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...
matplotlib库的pyplot模块中的imshow()函数用于将数据显示为图像;即在2D常规栅格上。 用法: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,...
使用imshow()函数可以非常容易地制作热力图。 1. 函数imshow() 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, **kwargs) ...
#width = 0.4#for x, y in zip(x, y): #ax.imshow(a, interpolation='bicubic', extent=(x, x+width, 0, y), cmap=plt.cm.Blues_r) #ax.set_aspect('auto')#plt.show() 代码2,渐变色分100段 # -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed Dec 9 10:36:54 2020 ...
plt.subplots() 创建子图表 num 设置画布名称 nrows、ncols 设置横纵向子图数量 figsize、dpi 设置画布大小和分辨率 edgecolor 画布边框颜色 frameon 是否绘制画布图框 参考链接:python 可视化:fig, ax = plt.subplots()画多表图的3中常见样例 & 自定义图表格式 ax.flatten() 设置大小相同的子图 参考链接:plt.subp...
plt.imshow([[i for i in range(len(data))]], aspect='auto') plt.scatter(*zip(*[(x, y) for x, (y, _) in enumerate(color_values)]), s=300, marker="o") plt.xticks(range(len(data)), data) plt.yticks([]) plt.title('Custom Colormap') ...
ax.imshow(im, aspect=’equal’) plt.axis(‘off’) # 去除图像周围的白边 height, width, channels = im.shape # 如果dpi=300,那么图像大小=height*width fig.set_size_inches(width/100.0/3.0, height/100.0/3.0) plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) ...