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matplotlib基礎繪圖命令之imshow的作用是什么

發布時間:2020-08-14 14:19:22 來源:億速云 閱讀:812 作者:小新 欄目:開發技術

這篇文章給大家分享的是有關matplotlib基礎繪圖命令之imshow的作用是什么的內容。小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧。

在matplotlib中,imshow方法用于繪制熱圖,基本用法如下

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(123456789)
data = np.random.rand(25).reshape(5, 5)
plt.imshow(data)

輸出結果如下

matplotlib基礎繪圖命令之imshow的作用是什么

imshow方法首先將二維數組的值標準化為0到1之間的值,然后根據指定的漸變色依次賦予每個單元格對應的顏色,就形成了熱圖。對于熱圖而言,通常我們還需要畫出對應的圖例,圖例通過colorbar方法來實現,代碼如下

plt.imshow(data)
plt.colorbar()

輸出結果如下

matplotlib基礎繪圖命令之imshow的作用是什么

imshow方法常用的幾個參數如下

1. cmap

cmap是colormap的簡稱,用于指定漸變色,默認的值為viridis, 在matplotlib中,內置了一系列的漸變色,用法如下 

plt.imshow(data, cmap='Greens')

輸出結果如下

matplotlib基礎繪圖命令之imshow的作用是什么

完整的內置colormap的列表見如下鏈接

https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html

2. aspect

aspect用于指定熱圖的單元格的大小,默認值為equal,此時單元格用于是一個方塊,當設置為auto時,會根據畫布的大小動態調整單元格的大小,用法如下

plt.imshow(data, aspect='auto')

輸出結果如下

matplotlib基礎繪圖命令之imshow的作用是什么

3. alpha

alpha參數用于指定透明度,用法如下

plt.imshow(data, alpha=0.8)

輸出結果如下

matplotlib基礎繪圖命令之imshow的作用是什么

4. origin

orign參數指定繪制熱圖時的方向,默認值為upper,  此時熱圖的右上角為(0, 0), 當設置為lower時,熱圖的左下角為(0,0), 用法如下

plt.imshow(data, origin='lower')

輸出結果如下

matplotlib基礎繪圖命令之imshow的作用是什么

5. vmin和vmax

vmin和vmax參數用于限定數值的范圍,只將vmin和vmax之間的值進行映射,用法如下

plt.imshow(data, vmin=-0.8, vmax=0.8)
plt.colorbar()

輸出結果如下

matplotlib基礎繪圖命令之imshow的作用是什么

6. interpolation

interprolation參數控制熱圖的顯示形式,是一個較難理解的參數,同樣的數據,不同取值對應的熱圖形式如下

matplotlib基礎繪圖命令之imshow的作用是什么

在日常使用而言,nearest和None是應用的最多的。

7. extent

extent參數指定熱圖x軸和y軸的極值,取值為一個長度為4的元組或列表,其中,前兩個數值對應x軸的最小值和最大值,后兩個參數對應y軸的最小值和最大值,用法如下

plt.imshow(data, extent=(-0.5, 4.5, 4.5, -0.5))

輸出結果如下

matplotlib基礎繪圖命令之imshow的作用是什么

可以看到,上述代碼的輸出和默認輸出完全一致。其實, extent和origin兩個參數是相互關聯的,origin參數的值為upper時,extent參數的默認值如下

(-0.5, ncol(data) - 0.5, nrow(data)-0.5, 0.5)

當origin參數的值為lower時,extent參數的默認值如下

(-0.5, ncol(data) - 0.5, -0.5, nrow(data)-0.5)

修改extent參數的值,圖中單元格對應的刻度會發生變化,示意如下

plt.imshow(data,extent=(-0.5,5.5,-5.5,0.5))

輸出結果如下

matplotlib基礎繪圖命令之imshow的作用是什么

大多數的情況下,我們都不需要自己來手動指定extent參數的值。

在繪制熱圖時,還可以結合xlim和ylim參數,來為熱圖的周圍增加空隙,代碼如下

plt.imshow(data)
plt.xlim(-1, 5)
plt.ylim(5, -1)
plt.colorbar()

輸出結果如下

matplotlib基礎繪圖命令之imshow的作用是什么

相比R語言中的熱圖,matplotlib中的熱圖沒有聚類樹的功能,需要自己手動來實現,但是可以很方便的添加圖例,而且受益于matplotlib靈活的基礎功能,可以實現非常復雜的如圖。

python使用plt.imshow在坐標軸上展示圖片,坐標設置問題。

坐標默認是從上到下,從左到右,例如

matplotlib基礎繪圖命令之imshow的作用是什么

matplotlib.pyplot.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, hold=None, data=None, **kwargs

他的參數很多,找了很久,才發現,應該是設置origin參數。

origin : [‘upper' | ‘lower'], optional, default: None
  Place the [0,0] index of the array in the upper left or lower left corner of the axes. 
  If None, default to rc image.origin.

origin=‘lower',就得到如下圖:

matplotlib基礎繪圖命令之imshow的作用是什么

感謝各位的閱讀!關于matplotlib基礎繪圖命令之imshow的作用是什么就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,讓大家可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到吧!

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