Matplotlib.pyplot.matshow() en Python

Matplotlib es una increíble biblioteca de visualización en Python para gráficos 2D de arrays. Matplotlib es una biblioteca de visualización de datos multiplataforma basada en arrays NumPy y diseñada para funcionar con la pila SciPy más amplia. Fue presentado por John Hunter en el año 2002.

matplotlib.pyplot.matshow()

La función matplotlib.pyplot.matshow() se usa para representar una array como una array en una nueva ventana de figura. la esquina superior izquierda se establece como el origen y las filas (primera dimensión de la array) se muestran en forma horizontal. La relación de aspecto de la ventana de la figura se establece de acuerdo con la array para evitar figuras cortas y estrechas. Las etiquetas de Tick del eje x se colocan en la parte superior.
 

Sintaxis: matplotlib.pyplot.matshow(A, fignum=Ninguno, **kwargs)
Parámetros: 

1. A: : Es un objeto similar a una array que representa la array. Es un parámetro obligatorio.
2. fignum: acepta tres valores, a saber, ‘Ninguno’, ‘Falso’ o un valor entero. Si el valor se establece en Ninguno, se crearía una nueva ventana de la figura con numeración automática. Si el valor es un número entero distinto de cero, se dibuja en la figura correspondiente al número dado o lo crea si no existe. Si el ‘0’ se establece como el valor de este parámetro, entonces usa los ejes actuales o crea uno si no existe. 

Devoluciones: Devuelve una imagen de la clase Axesimage.
Otros parámetros: también acepta el argumento imshow para mostrar la imagen.

Ejemplo 1:  

import matplotlib.pyplot as plot
import numpy as np
 
# an array with linearly increasing values
array = np.diag(range(20))
 
plot.matshow(array)
 
plot.show()

Producción: 

Ejemplo 2: 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
alphabets = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
 
# randomly generated array
random_array = np.random.random((5, 5))
 
figure = plt.figure()
axes = figure.add_subplot(111)
 
# using the matshow() function
caxes = axes.matshow(random_array, interpolation ='nearest')
figure.colorbar(caxes)
 
axes.set_xticklabels(['']+alphabets)
axes.set_yticklabels(['']+alphabets)
 
plt.show()

Producción: