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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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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.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.
設origin=‘lower'
,就得到如下圖:
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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