Matplotlib è una libreria in Python ed è un'estensione numerico-matematica per la libreria NumPy. Pyplot è un'interfaccia basata sullo stato per a Matplotlib modulo che fornisce un'interfaccia simile a MATLAB.
matplotlib.pyplot.imshow() Funzione:
IL funzione imshow() nel modulo pyplot della libreria matplotlib viene utilizzato per visualizzare i dati come immagine; cioè su un raster regolare 2D.
Sintassi: matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=Nessuno, norma=Nessuno, aspetto=Nessuno, interpolazione=Nessuno, alfa=Nessuno, vmin=Nessuno, vmax=Nessuno, origine=Nessuno, estensione=Nessuno, forma=, filternorm=1 , filterrad=4.0, imlim=, resample=Nessuno, url=Nessuno, *, data=Nessuno, **kwargs)
parametri: Questo metodo accetta i seguenti parametri descritti di seguito:
X: questo parametro rappresenta i dati dell'immagine. cmap: questo parametro è un'istanza di colormap o un nome di colormap registrato. norma: questo parametro è l'istanza di Normalizzazione che ridimensiona i valori dei dati nell'intervallo canonico della mappa di colori [0, 1] per la mappatura sui colori. vmin, vmax: questi parametri sono di natura facoltativa e sono intervalli di barre di colore. alfa: questo parametro è l'intensità del colore. aspetto: questo parametro viene utilizzato per controllare le proporzioni degli assi. interpolazione: questo parametro è il metodo di interpolazione utilizzato per visualizzare un'immagine. origin : questo parametro viene utilizzato per posizionare l'indice [0, 0] dell'array nell'angolo superiore sinistro o inferiore sinistro degli assi. resample: questo parametro è il metodo utilizzato per la somiglianza. estensione: questo parametro è il riquadro di delimitazione nelle coordinate dei dati. filternorm: questo parametro viene utilizzato per il filtro di ridimensionamento dell'immagine antigrana. filterrad: questo parametro è il raggio del filtro per i filtri che hanno un parametro raggio. url: questo parametro imposta l'URL del creato AssiImmagine.
Ritorna: Ciò restituisce quanto segue:
immagine: restituisce il file AssiImmagine
Gli esempi seguenti illustrano la funzione matplotlib.pyplot.imshow() in matplotlib.pyplot:
Esempio 1:
corso di matematica Java
# Implementation of matplotlib function> import> matplotlib.pyplot as plt> import> numpy as np> from> matplotlib.colors>import> LogNorm> > dx, dy>=> 0.015>,>0.05> y, x>=> np.mgrid[>slice>(>->4>,>4> +> dy, dy),> >slice>(>->4>,>4> +> dx, dx)]> z>=> (>1> -> x>/> 3.> +> x>*>*> 5> +> y>*>*> 5>)>*> np.exp(>->x>*>*> 2> -> y>*>*> 2>)> z>=> z[:>->1>, :>->1>]> z_min, z_max>=> ->np.>abs>(z).>max>(), np.>abs>(z).>max>()> > c>=> plt.imshow(z, cmap>=>'Greens'>, vmin>=> z_min, vmax>=> z_max,> >extent>=>[x.>min>(), x.>max>(), y.>min>(), y.>max>()],> >interpolation>=>'nearest'>, origin>=>'lower'>)> plt.colorbar(c)> > plt.title(>'matplotlib.pyplot.imshow() function Example'>,> >fontweight>=>'bold'>)> plt.show()> |
comando di esecuzione di Linux
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>
Produzione:
Esempio n.2:
scanner.nex java
# Implementation of matplotlib function> import> matplotlib.pyplot as plt> import> numpy as np> from> matplotlib.colors>import> LogNorm> > dx, dy>=> 0.015>,>0.05> x>=> np.arange(>->4.0>,>4.0>, dx)> y>=> np.arange(>->4.0>,>4.0>, dy)> X, Y>=> np.meshgrid(x, y)> > extent>=> np.>min>(x), np.>max>(x), np.>min>(y), np.>max>(y)> > Z1>=> np.add.outer(>range>(>8>),>range>(>8>))>%> 2> plt.imshow(Z1, cmap>=>'binary_r'>, interpolation>=>'nearest'>,> >extent>=> extent, alpha>=> 1>)> > def> geeks(x, y):> >return> (>1> -> x>/> 2> +> x>*>*>5> +> y>*>*>6>)>*> np.exp(>->(x>*>*>2> +> y>*>*>2>))> > Z2>=> geeks(X, Y)> > plt.imshow(Z2, cmap>=>'Greens'>, alpha>=> 0.7>,> >interpolation>=>'bilinear'>, extent>=> extent)> > plt.title(>'matplotlib.pyplot.imshow() function Example'>,> >fontweight>=>'bold'>)> plt.show()> |
>
topologia di rete
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Produzione:
