Cómo usar el método matplotlib imshow

En los lenguajes de programación, las imágenes se procesan utilizando números. El método imshow () del paquete matplotlib se puede usar para mostrar los gráficos. Debido a que matplotlib se utiliza comúnmente para análisis visual, los gráficos se incluyen en los datos, y podemos validar esto con la ayuda de la función imshow ().

Además, la técnica imshow () es conocida por mostrar gráficos en el software MATLAB. Una matriz bidimensional puede mostrar gráficos en escala de grises, mientras que una matriz tridimensional puede mostrar imágenes coloridas. Representaremos gráficos de color u oscuro con matplotlib. Veamos varios métodos para usar una matriz numpy para dibujar los gráficos y representarlos con la ayuda de la función imshow ().

Use el método imshow ():

Al usar el método imshow (), podremos mostrar gráficos. En matplotlib, podemos ajustar la dimensión de Imshow sin extender el gráfico.

de matplotlib import pyplot como plt
importar numpy como np
PLT.rcParams ["Figura.Figsize "] = [10.50, 6.0]
PLT.rcParams ["Figura.Autolayout "] = True
D = NP.aleatorio.Rand (8, 8)
PLT.imshow (d, origen = 'superior', extensión = [ -5, 5, -2, 2], aspecto = 4)
PLT.espectáculo()

Antes de comenzar el código, importamos dos bibliotecas. El matplotlib.La biblioteca pyplot es responsable de las funciones gráficas y los métodos de trazado. Por otro lado, la biblioteca Numpy se utiliza para manejar diferentes valores numéricos.

Del mismo modo, llamamos a la función Autolayout () para establecer el espacio entre las subtramas. Aquí, asignamos un valor "verdadero" a esta función. Creamos una nueva variable, por lo que almacenamos los conjuntos de datos aleatorios con dimensiones 8 × 8 en esta variable utilizando el método rand () de la biblioteca Numpy.

Además, utilizamos una cuadrícula normal bidimensional para mostrar los datos como un visual. Empleamos la función imshow () para dibujar el gráfico sin extender el gráfico. Aquí podemos indicar el origen del gráfico.

Además, para convertir la ilustración de las dimensiones de píxeles de almacenamiento en búfer en coordenadas cartesianas de dominio de datos, hemos proporcionado el argumento de "extender" de Imshow. Especificamos la resolución de pantalla de la imagen con un número como "aspecto = 4". Evitará que el retrato se distorsione. El aspecto del gráfico se establece en 1 por defecto. Al final, representamos el gráfico usando el PLT.método show ().

Dibuje diferentes gráficos que tengan un esquema de color único:

El método imshow () en matplotlib dibuja una figura mediante una matriz Numpy 2-D. Cada atributo de la matriz estaría representado por un bloque en la ilustración. Los datos del atributo apropiado y el patrón de color utilizado por la función imshow () definen el tono de cada bloque.

Importar matplotlib.Pyplot como PLT
importar numpy como np
n = 6
M = NP.remodelar (NP.Linspace (0, 1, n ** 2), (n, n))
PLT.Figura (Figsize = (14, 3))
PLT.subtrama (141)
PLT.Imshow (M,
cmap = 'gris',
interpolación = 'más cercano'
)
PLT.Xticks (Range (N))
PLT.Yticks (rango (n))
PLT.Título ('Gráfico 1', y = 0.3, FontSize = 20)
PLT.subtrama (142)
PLT.imshow (m, cmap = 'viridis', interpolation = 'más cercano')
PLT.Yticks ([])
PLT.Xticks (Range (N))
PLT.Título ('Gráfico 2', y = 0.3, FontSize = 20)
PLT.subtrama (143)
PLT.Imshow (m, cmap = 'viridis', interpolation = 'bicubic')
PLT.Yticks ([])
PLT.Xticks (Range (N))
PLT.Título ('Gráfico 3', y = 0.3, FontSize = 20)
PLT.espectáculo()

Aquí tenemos que presentar matlotlib.Bibliotecas Pyplot y Numpy que nos permiten dibujar diferentes gráficos y ejecutar algunas funciones numéricas. A continuación, tomamos una variable con "n" que representa el número de filas y columnas en las subtramas.

Además, declaramos una nueva variable utilizada para almacenar la matriz Numpy. Aplicamos figSize () para especificar el tamaño de las subtramas. En esta situación, tenemos que trazar tres gráficos diferentes. Ahora, para dibujar el primer gráfico, aplicamos la función subplot (). Y se llama al método imshow () para dibujar la matriz. Esta función contiene tres parámetros. El "CMAP" se da como un parámetro para esta función que se está utilizando para definir el color de los bloques. El tercer parámetro, "interpolación", se utiliza para mezclar los colores del bloque, pero los colores más cercanos no se mezclarán con ellos.

Ahora, empleamos el PLT.método ticks () a los ejes x e y, respectivamente. Esto se usa para establecer el rango de la cantidad de garrapatas en ambos ejes. Además, el método plt.Title () se aplica para definir la etiqueta del gráfico y el tamaño de fuente de la etiqueta.

Ahora, dibujaremos un segundo gráfico utilizando los puntos de datos idénticos de los ejes X e Y. Pero aquí, dibujamos el gráfico con los diferentes esquemas de color. Para el segundo gráfico, nuevamente llamamos a PLT.función subplot (). El método plt.imshow () se utiliza para actualizar el parámetro "CMAP" de esta función.

Aquí, empleamos el PLT.función de ticks () para definir el rango de garrapatas. También establecemos el título del segundo gráfico y su tamaño de fuente. Ahora es el momento de mapear el tercer gráfico. Este gráfico usa la misma matriz que anteriormente, pero se dibuja al combinar los colores como se muestra en la figura. Las funciones plt.Subplots (), imshow () y PLT.Ticks () ahora se declaran para este gráfico.

Al final, el título de este gráfico también se establece utilizando el PLT.método title (). Mostramos los gráficos con la ayuda del método show ().

Dibuja un tablero de ajedrez:

Crearemos un tablero de ajedrez que solo tiene dos tonos. Entonces utilizaremos la biblioteca Numpy para hacer una matriz que contenga dos enteros, 0 y 1. En este paso, 1 representa un tono brillante, y 0 representa un tono oscuro o aburrido. Dibujemos un tablero de ajedrez de matriz 10 × 10 con la ayuda de la función imshow ().

importar numpy como np
Importar matplotlib.Pyplot como PLT
Array1 = NP.Array ([[1,0]*10, [0,1]*10]*10)
Imprimir (Array1)
PLT.imshow (array1, origen = "superior")

Primero, integramos las bibliotecas Numpy y Matplotlib para realizar métodos gráficos y matemáticos. Ahora, declaramos una matriz mediante el uso de la biblioteca Numpy. Esta matriz se usa para crear una matriz de 10 × 10 que contiene dos números. Estos dos números representan el bloque de color oscuro y el bloque de tinte brillante.

A continuación, llamamos a la instrucción print () para imprimir la matriz. Además, el PLT.La función imshow () se define para dibujar el gráfico. Aquí, establecemos el origen del gráfico utilizando el parámetro "Origen".

Conclusión:

En este artefacto, discutimos usando la función imshow (). El propósito de usar el método imshow () es mostrar el objeto gráfico. También utilizamos los múltiples argumentos de la función Imshow para ejecutar varias operaciones en el gráfico. El argumento de "origen" del método imshow () se está utilizando para modificar el origen del gráfico. Esperamos que hayas encontrado este artículo útil. Consulte los otros artículos de Sugerencia de Linux para obtener consejos y tutoriales.