Matplotlib.axes.Axes.imshow() en Python

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()

Producción:

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()

Producción:

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por SHUBHAMSINGH10 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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