Matplotlib es una biblioteca en Python y es una extensión matemática numérica para la biblioteca NumPy. La clase Axes contiene la mayoría de los elementos de la figura: Axis, Tick, Line2D, Text, Polygon, etc., y establece el sistema de coordenadas. Y las instancias de Axes admiten devoluciones de llamada a través de un atributo de devoluciones de llamada.
Función matplotlib.axes.Axes.imshow()
La función Axes.imshow() en el módulo de ejes de la biblioteca matplotlib también se usa para mostrar una imagen o datos en un ráster regular 2D.
Sintaxis:
Ejes.imshow(self, X, cmap=Ninguno, norma=Ninguno, aspecto=Ninguno, interpolación=Ninguno, alfa=Ninguno, vmin=Ninguno, vmax=Ninguno, origen=Ninguno, extensión=Ninguno, forma=, filternorm=1 , filterrad=4.0, imlim=, resample=Ninguno, url=Ninguno, *, data=Ninguno, **kwargs)
Parámetros: Este método acepta los siguientes parámetros que se describen a continuación:
- X: Este parámetro son los datos de la imagen.
- cmap : este parámetro es una instancia de mapa de colores o un nombre de mapa de colores registrado.
- norm : este parámetro es la instancia de Normalización que escala los valores de los datos al rango del mapa de colores canónico [0, 1] para el mapeo de colores
- vmin, vmax: estos parámetros son opcionales por naturaleza y están dentro del rango de la barra de colores.
- alfa: este parámetro es una intensidad del color.
- aspecto: este parámetro se utiliza para controlar la relación de aspecto de los ejes.
- interpolación: este parámetro es el método de interpolación que se utiliza para mostrar una imagen.
- origen: este parámetro se usa para colocar el índice [0, 0] de la array en la esquina superior izquierda o inferior izquierda de los ejes.
- resample : este parámetro es el método que se utiliza para la semejanza.
- extension : este parámetro es el cuadro delimitador en las coordenadas de datos.
- filternorm : este parámetro se usa para el filtro de cambio de tamaño de imagen antigrano.
- filterrad : este parámetro es el radio del filtro para los filtros que tienen un parámetro de radio.
- url : este parámetro establece la url de AxesImage creado.
Devoluciones: Esto devuelve lo siguiente:
- image : Esto devuelve AxesImage
Los siguientes ejemplos ilustran la función matplotlib.axes.Axes.imshow() en matplotlib.axes:
Ejemplo 1:
# Implementation of matplotlib function import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.colors import LogNorm dx, dy = 0.015, 0.05 y, x = np.mgrid[slice(-4, 4 + dy, dy), slice(-4, 4 + dx, dx)] z = (1 - x / 3. + x ** 5 + y ** 5) * np.exp(-x ** 2 - y ** 2) z = z[:-1, :-1] z_min, z_max = -np.abs(z).max(), np.abs(z).max() fig, ax = plt.subplots() c = ax.imshow(z, cmap ='Greens', vmin = z_min, vmax = z_max, extent =[x.min(), x.max(), y.min(), y.max()], interpolation ='nearest', origin ='lower') fig.colorbar(c, ax = ax) ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.imshow() Examples') plt.show()
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Ejemplo-2:
# Implementation of matplotlib function import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.colors import LogNorm dx, dy = 0.015, 0.05 x = np.arange(-4.0, 4.0, dx) y = np.arange(-4.0, 4.0, dy) X, Y = np.meshgrid(x, y) extent = np.min(x), np.max(x), np.min(y), np.max(y) fig, ax = plt.subplots() Z1 = np.add.outer(range(8), range(8)) % 2 ax.imshow(Z1, cmap ="binary_r", interpolation ='nearest', extent = extent, alpha = 1) def geeks(x, y): return (1 - x / 2 + x**5 + y**6) * np.exp(-(x**2 + y**2)) Z2 = geeks(X, Y) ax.imshow(Z2, cmap ="Greens", alpha = 0.7, interpolation ='bilinear', extent = extent) ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.imshow() Examples') plt.show()
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Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por SHUBHAMSINGH10 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA