matplotlib.pyplot.imshow() en Python

Matplotlib es una biblioteca en Python y es una extensión matemática numérica para la biblioteca NumPy. Pyplot es una interfaz basada en estado para un módulo Matplotlib que proporciona una interfaz similar a MATLAB.

La función imshow() en el módulo pyplot de la biblioteca matplotlib se usa para mostrar datos como una imagen; es decir, en un ráster regular 2D.

Sintaxis: matplotlib.pyplot.imshow(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.pyplot.imshow() en matplotlib.pyplot:

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()
  
c = plt.imshow(z, cmap ='Greens', vmin = z_min, vmax = z_max,
                 extent =[x.min(), x.max(), y.min(), y.max()],
                    interpolation ='nearest', origin ='lower')
plt.colorbar(c)
  
plt.title('matplotlib.pyplot.imshow() function Example', 
                                     fontweight ="bold")
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)
   
Z1 = np.add.outer(range(8), range(8)) % 2
plt.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)
   
plt.imshow(Z2, cmap ="Greens", alpha = 0.7, 
           interpolation ='bilinear', extent = extent)
  
plt.title('matplotlib.pyplot.imshow() function Example', 
                                     fontweight ="bold")
plt.show()

Producción: