Como usar o método Matplotlib ImShow

Nas linguagens de programação, as imagens são processadas usando números. O método imshow () do pacote matplotlib pode ser usado para exibir os gráficos. Como o matplotlib é comumente utilizado para análise visual, os gráficos são incluídos nos dados e podemos validar isso com a ajuda da função iMshow ().

Além disso, a técnica imshow () é bem conhecida por exibir gráficos no software MATLAB. Uma matriz bidimensional pode exibir gráficos em escala de cinza, enquanto uma matriz tridimensional pode exibir visuais coloridos. Vamos retratar gráficos coloridos ou escuros com matplotlib. Vejamos vários métodos para usar uma matriz Numpy para desenhar os gráficos e representá -los com a ajuda da função iMshow ().

Use o método iMshow ():

Ao usar o método imshow (), poderemos mostrar gráficos. Em Matplotlib, podemos ajustar a dimensão do IMSHOW sem estender o gráfico.

De Matplotlib Import pyplot como PLT
importar numpy como np
plt.rcparams ["figura.figSize "] = [10.50, 6.0]
plt.rcparams ["figura.AUTOLAYOUT "] = verdadeiro
d = np.aleatório.Rand (8, 8)
plt.imshow (d, origem = 'superior', extensão = [ -5, 5, -2, 2], aspecto = 4)
plt.mostrar()

Antes de iniciar o código, importamos duas bibliotecas. O matplotlib.A biblioteca Pyplot é responsável pelas funções gráficas e métodos de plotagem. Por outro lado, a biblioteca Numpy é utilizada para lidar com diferentes valores numéricos.

Da mesma forma, chamamos a função automática () para definir o espaçamento entre as subparcelas. Aqui, atribuímos um valor "verdadeiro" a esta função. Criamos uma nova variável, então armazenamos os conjuntos de dados aleatórios com 8 × 8 dimensões nessa variável usando o método RAND () da biblioteca Numpy.

Além disso, utilizamos uma grade normal bidimensional para mostrar os dados como um visual. Empregamos a função iMshow () para desenhar o gráfico sem estender o gráfico. Aqui, podemos declarar a origem do gráfico.

Além disso, para converter a ilustração das dimensões de pixels em buffer em coordenadas cartesianas de domínio de dados, fornecemos o argumento "estendendo" do IMSHOW. Especificamos a resolução da tela da imagem com um número como "aspecto = 4". Isso impedirá que o retrato distorça. O aspecto do gráfico é definido como 1 por padrão. No final, representamos o gráfico usando o PLT.Método Show ().

Desenhe gráficos diferentes com um esquema de cores exclusivo:

O método imshow () em matplotlib desenha uma figura por uma matriz 2D Numpy. Todo atributo da matriz seria representado por um bloco na ilustração. Os dados do atributo apropriado e o padrão de cores utilizados pela função iMSHOW () define a sombra de cada bloco.

importar matplotlib.pyplot como plt
importar numpy como np
n = 6
M = np.Remodape (NP.linspace (0, 1, n ** 2), (n, n))
plt.Figura (FigSize = (14, 3))
plt.Subparcela (141)
plt.imshow (m,
cmap = 'cinza',
interpolação = 'mais próximo'
)
plt.Xticks (Range (n))
plt.YTICKS (RANGE (N))
plt.título ('Gráfico 1', y = 0.3, fontsize = 20)
plt.Subparcela (142)
plt.imshow (m, cmap = 'viridis', interpolação = 'mais próximo')
plt.YTICKS ([])
plt.Xticks (Range (n))
plt.título ('Graph 2', y = 0.3, fontsize = 20)
plt.Subparcela (143)
plt.imshow (m, cmap = 'viridis', interpolação = 'Bicubic')
plt.YTICKS ([])
plt.Xticks (Range (n))
plt.título ('Gráfico 3', y = 0.3, fontsize = 20)
plt.mostrar()

Aqui, temos que apresentar o matplotlib.Bibliotecas Pyplot e Numpy que nos permitem desenhar gráficos diferentes e executar algumas funções numéricas. Em seguida, tomamos uma variável com "n" que representa o número de linhas e colunas nas subparcelas.

Além disso, declaramos uma nova variável usada para armazenar a matriz Numpy. Aplicamos figSize () para especificar o tamanho das subparcelas. Nesta situação, temos que traçar três gráficos diferentes. Agora, para desenhar o primeiro gráfico, aplicamos a função Subplot (). E o método imshow () é chamado para desenhar a matriz. Esta função mantém três parâmetros. O "CMAP" é dado como um parâmetro para esta função que está sendo usada para definir a cor dos blocos. O terceiro parâmetro, "Interpolation", é utilizado para misturar as cores do bloco, mas as cores mais próximas não serão misturadas com elas.

Agora, empregamos o PLT.ticks () método para os eixos x e y, respectivamente. Isso é usado para definir o intervalo do número de carrapatos em ambos os eixos. Além disso, o método PLT.O título () é aplicado para definir o rótulo do gráfico e do tamanho da fonte do rótulo.

Agora, desenharemos um segundo gráfico usando os pontos de dados idênticos dos eixos X e Y. Mas aqui, desenhamos o gráfico com os diferentes esquemas de cores. Para o segundo gráfico, chamamos de novo PLT.Função Subplot (). O método plt.iMshow () é utilizado para atualizar o parâmetro "CMAP" desta função.

Aqui, empregamos o PLT.ticks () função para definir o intervalo de ticks. Também definimos o título do segundo gráfico e seu tamanho de fonte. Agora é hora de mapear o terceiro gráfico. Este gráfico usa a mesma matriz acima, mas é desenhada misturando as cores como mostrado na figura. As funções plt.subparcelas (), imshow () e PLT.ticks () agora são declarados para este gráfico.

No final, o título deste gráfico também é definido usando o PLT.Método Title (). Exibimos os gráficos com a ajuda do método show ().

Desenhe um quadro de xadrez:

Vamos criar um quadro de xadrez com apenas dois tons. Então, utilizaremos a biblioteca Numpy para fazer uma matriz contendo dois números inteiros, 0 e 1. Nesta etapa, 1 representa uma tonalidade brilhante e 0 representa uma tonalidade escura ou opaca. Vamos desenhar um quadro de xadrez de 10 × 10 com a ajuda da função 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, Origin = "Upper")

Primeiro, integramos as bibliotecas Numpy e Matplotlib para realizar métodos gráficos e matemáticos. Agora, declaramos uma matriz pelo uso da biblioteca Numpy. Esta matriz é usada para criar uma matriz 10 × 10 contendo dois números. Esses dois números representam o bloco de cores escuras e o bloco de tonalidade brilhante.

Em seguida, chamamos a instrução print () para imprimir a matriz. Além disso, o PLT.A função iMshow () é definida para desenhar o gráfico. Aqui, definimos a origem do enredo usando o parâmetro "origem".

Conclusão:

Neste artefato, discutimos o uso da função iMshow (). O objetivo de usar o método iMshow () é exibir o objeto gráfico. Também utilizamos os múltiplos argumentos da função iMshow para executar várias operações no gráfico. O argumento "origem" do método iMshow () está sendo utilizado para modificar a origem do gráfico. Esperamos que você tenha achado este artigo útil. Verifique os outros artigos de dica do Linux para obter dicas e tutoriais.