Come usare il metodo matplotlib imshow

Nei linguaggi di programmazione, le immagini vengono elaborate utilizzando i numeri. Il metodo imshow () del pacchetto matplotlib può essere utilizzato per visualizzare la grafica. Poiché matplotlib è comunemente utilizzato per l'analisi visiva, la grafica è inclusa nei dati e possiamo convalidare questo con l'aiuto della funzione IMSHOW ().

Inoltre, la tecnica IMShow () è ben nota per la visualizzazione di grafici nel software MATLAB. Un array bidimensionale può visualizzare la grafica in scala di grigi, mentre un array tridimensionale può visualizzare immagini colorate. Descriveremo la grafica colorata o scura con matplotlib. Diamo un'occhiata a diversi metodi di utilizzo di un array numpy per disegnare i grafici e rappresentarli con l'aiuto della funzione imshow ().

Usa il metodo imshow ():

Usando il metodo Imshow (), saremo in grado di mostrare la grafica. In matplotlib, possiamo regolare la dimensione di imshow senza estendere il grafico.

da matplotlib import pyplot come plt
Importa Numpy come NP
Plt.rcparams ["figura.figsize "] = [10.50, 6.0]
Plt.rcparams ["figura.autolayout "] = true
d = np.casuale.Rand (8, 8)
Plt.imshow (d, origin = 'superiore', estensione = [ -5, 5, -2, 2], aspetto = 4)
Plt.spettacolo()

Prima di iniziare il codice, importa due librerie. Il matplotlib.La libreria Pyplot è responsabile delle funzioni grafiche e dei metodi di trama. D'altra parte, la libreria numpy viene utilizzata per gestire diversi valori numerici.

Allo stesso modo, chiamiamo la funzione autolayout () per impostare la spaziatura tra i sottotrame. Qui, assegniamo un valore "vero" a questa funzione. Abbiamo creato una nuova variabile, quindi abbiamo memorizzato i set di dati casuali con dimensioni 8 × 8 in questa variabile utilizzando il metodo Rand () della libreria numpy.

Inoltre, utilizziamo una griglia normale bidimensionale per mostrare i dati come visivo. Utilizziamo la funzione imshow () per disegnare il grafico senza estendere il grafico. Qui, possiamo dichiarare l'origine del grafico.

Inoltre, per convertire l'illustrazione delle dimensioni dei pixel buffering in coordinate cartesiane del dominio di dati, abbiamo fornito l'argomento "Estendi" di Imshow. Specifichiamo la risoluzione dello schermo dell'immagine con un numero come "aspetto = 4". Impedirà al ritratto di distorcere. L'aspetto del grafico è impostato su 1 per impostazione predefinita. Alla fine, rappresentiamo il grafico usando il PLT.METODO SHOW ().

Disegna grafici diversi con una combinazione di colori unica:

Il metodo imshow () in matplotlib disegna una figura con un array numpy 2-D. Ogni attributo dell'array sarebbe rappresentato da un blocco nell'illustrazione. I dati dell'attributo appropriato e il modello di colore utilizzato dalla funzione imshow () definiscono l'ombra di ogni blocco.

Importa matplotlib.Pyplot come Plt
Importa Numpy come NP
n = 6
m = np.Reshape (NP.linspace (0, 1, n ** 2), (n, n))
Plt.Figura (Figsize = (14, 3))
Plt.sottotrama (141)
Plt.imshow (m,
cmap = 'grigio',
interpolazione = 'più vicino'
)
Plt.XTICKS (intervallo (N))
Plt.yticks (intervallo (n))
Plt.titolo ('grafico 1', y = 0.3, fontsize = 20)
Plt.sottotrama (142)
Plt.imshow (m, cmap = 'viridis', interpolazione = 'più vicino')
Plt.yticks ([])
Plt.XTICKS (intervallo (N))
Plt.Titolo ('grafico 2', y = 0.3, fontsize = 20)
Plt.sottotrama (143)
Plt.imshow (M, cmap = 'viridis', interpolazione = 'bicubico')
Plt.yticks ([])
Plt.XTICKS (intervallo (N))
Plt.Titolo ('grafico 3', y = 0.3, fontsize = 20)
Plt.spettacolo()

Qui, dobbiamo introdurre matplotlib.librerie Pyplot e Numpy che ci consentono di disegnare grafici diversi ed eseguire alcune funzioni numeriche. Successivamente, prendiamo una variabile con "N" che rappresenta il numero di righe e colonne nelle sottotrame.

Inoltre, dichiariamo una nuova variabile utilizzata per archiviare l'array numpy. Applichiamo figsize () per specificare la dimensione delle sottotrame. In questa situazione, dobbiamo tracciare tre grafici dissimili. Ora, per disegnare il primo grafico, applichiamo la funzione sottotrama (). E il metodo imshow () è chiamato per disegnare l'array. Questa funzione contiene tre parametri. Il "cmap" è dato come parametro a questa funzione che viene utilizzata per definire il colore dei blocchi. Il terzo parametro, "interpolazione", viene utilizzato per mescolare i colori del blocco, ma i colori più vicini non verranno miscelati con loro.

Ora utilizziamo il PLT.Metodo zecche () per gli assi X e Y, rispettivamente. Questo viene utilizzato per impostare l'intervallo del numero di zecche su entrambi gli assi. Inoltre, il metodo PLT.Il titolo () viene applicato per definire l'etichetta del grafico e della dimensione del carattere dell'etichetta.

Ora disegneremo un secondo grafico utilizzando gli identici punti dati degli assi X e Y. Ma qui, disegniamo il grafico con i diversi schemi di colore. Per il secondo grafico, chiamiamo di nuovo PLT.funzione sottotrama (). Il metodo Plt.imshow () viene utilizzato per aggiornare il parametro "cmap" di questa funzione.

Qui, impieghiamo il PLT.zecche () funzionano per definire la gamma di zecche. Abbiamo anche impostato il titolo del secondo grafico e la dimensione del carattere. Ora è il momento di mappare il terzo grafico. Questo grafico utilizza lo stesso array come sopra, ma viene disegnato mescolando i colori come mostrato nella figura. Le funzioni Plt.sottotrame (), imshow () e plt.zecche () ora sono dichiarate per questo grafico.

Alla fine, il titolo di questo grafico è anche impostato utilizzando il PLT.Titolo () Metodo. Visualiamo i grafici con il metodo dell'aiuto del show ().

Disegna una scacchiera:

Creeremo una scacchiera con solo due tonalità. Quindi utilizzeremo la libreria numpy per creare un array contenente due numeri interi, 0 e 1. In questo passaggio, 1 rappresenta una tonalità luminosa e 0 rappresenta una tonalità scura o opaca. Disegniamo una scacchiera a matrice 10 × 10 con l'aiuto della funzione imshow ().

Importa Numpy come NP
Importa matplotlib.Pyplot come Plt
Array1 = np.Array ([[1,0]*10, [0,1]*10]*10)
Stampa (Array1)
Plt.IMSHOW (Array1, Origin = "Upper")

Innanzitutto, integriamo le librerie Numpy e Matplotlib per eseguire metodi grafici e matematici. Ora, dichiariamo un array mediante l'uso della biblioteca numpy. Questo array viene utilizzato per creare una matrice 10 × 10 contenente due numeri. Questi due numeri rappresentano il blocco di colore scuro e il blocco tinta luminoso.

Successivamente, chiamiamo l'istruzione Print () per stampare l'array. Inoltre, il PLT.La funzione imshow () è definita per disegnare il grafico. Qui, impostiamo l'origine della trama usando il parametro "Origin".

Conclusione:

In questo artefatto, abbiamo discusso usando la funzione imshow (). Lo scopo di utilizzare il metodo Imshow () è visualizzare l'oggetto grafico. Utilizziamo anche i molteplici argomenti della funzione IMSHOW per eseguire varie operazioni sul grafico. L'argomento "origine" del metodo imshow () viene utilizzato per modificare l'origine del grafico. Speriamo che tu abbia trovato questo articolo utile. Controlla gli altri articoli di suggerimento Linux per suggerimenti e tutorial.