importnumpyasnp# 导入numpy库用于处理数组importmatplotlib.pyplotasplt# 导入pyplot用于绘制图形frommatplotlib.colorsimportLinearSegmentedColormap# 导入自定义颜色映射类# 创建一个10x10的随机数组data=np.random.rand(10,10)# 定义自定义颜色映射 - 从蓝色到白色再到红色colors=["blue","white","red"]# 自定义...
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(img) 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...
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...
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。 其它可选的颜色图谱如下列表: 用的比较多的有gray,jet等,如: plt.imshow(image,plt.cm.gray) plt.imshow(img,cmap=plt.cm.jet) ...
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参数表示要展示的...
plt.subplot(223); plt.imshow(im, cmap='gray') plt.subplot(224); plt.imshow(im, cmap='gray_r') plt.show() 效果图下图所示: 4种灰度图效果.png 由上图可以看出,gray_r中的r表示reverse,代表逆转的意思 作者:monitor1379 链接:https://www.jianshu.com/p/8f96318a153f ...
imshow(img_contours, cmap='gray') plt.title('Contours') plt.show() 这里使用matplotlib.pyplot库来显示图像。首先,使用plt.subplot()函数创建一个1x2的图像区域,并指定子图的位置为(1, 2, 1),即第一行第一列的位置。然后,使用plt.imshow()函数显示原始图像,并设置cmap='gray'以灰度图像的形式显示。接...
import matplotlib.pyplot as pltdata = np.array([[1,2,3,4],[2,3,4,5],[3,4,5,6],[4,5,6,7]])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(...