Matplotlib 教程 之 Matplotlib imshow() 方法 6
Matplotlib imshow() 方法
imshow() 函数是 Matplotlib 库中的一个函数，用于显示图像。
imshow() 函数常用于绘制二维的灰度图像或彩色图像。
imshow() 函数可用于绘制矩阵、热力图、地图等。
imshow() 方法语法格式如下：
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, , data=None, *kwargs)
参数说明：
X：输入数据。可以是二维数组、三维数组、PIL图像对象、matplotlib路径对象等。
cmap：颜色映射。用于控制图像中不同数值所对应的颜色。可以选择内置的颜色映射，如gray、hot、jet等，也可以自定义颜色映射。
norm：用于控制数值的归一化方式。可以选择Normalize、LogNorm等归一化方法。
aspect：控制图像纵横比（aspect ratio）。可以设置为auto或一个数字。
interpolation：插值方法。用于控制图像的平滑程度和细节程度。可以选择nearest、bilinear、bicubic等插值方法。
alpha：图像透明度。取值范围为0~1。
origin：坐标轴原点的位置。可以设置为upper或lower。
extent：控制显示的数据范围。可以设置为[xmin, xmax, ymin, ymax]。
vmin、vmax：控制颜色映射的值域范围。
filternorm 和 filterrad：用于图像滤波的对象。可以设置为None、antigrain、freetype等。
imlim： 用于指定图像显示范围。
resample：用于指定图像重采样方式。
url：用于指定图像链接。
以下创建了一个 4x4 的二维 numpy 数组，并对其进行了三种不同的 imshow 图像展示。
第一张展示了灰度的色彩映射方式，并且没有进行颜色的混合（blending）。
第二张展示了使用viridis颜色映射的图像，同样没有进行颜色的混合。
第三张展示了使用viridis颜色映射的图像，并且使用了双立方插值方法进行颜色混合。
实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
n = 4
创建一个 n x n 的二维numpy数组
a = np.reshape(np.linspace(0,1,n**2), (n,n))
plt.figure(figsize=(12,4.5))
第一张图展示灰度的色彩映射方式，并且没有进行颜色的混合
plt.subplot(131)
plt.imshow(a, cmap='gray', interpolation='nearest')
plt.xticks(range(n))
plt.yticks(range(n))
灰度映射，无混合
plt.title('Gray color map, no blending', y=1.02, fontsize=12)
第二张图展示使用viridis颜色映射的图像，同样没有进行颜色的混合
plt.subplot(132)
plt.imshow(a, cmap='viridis', interpolation='nearest')
plt.yticks([])
plt.xticks(range(n))
Viridis映射，无混合
plt.title('Viridis color map, no blending', y=1.02, fontsize=12)
第三张图展示使用viridis颜色映射的图像，并且使用了双立方插值方法进行颜色混合
plt.subplot(133)
plt.imshow(a, cmap='viridis', interpolation='bicubic')
plt.yticks([])
plt.xticks(range(n))
Viridis 映射，双立方混合
plt.title('Viridis color map, bicubic blending', y=1.02, fontsize=12)
plt.show()
