如何在Matplotlib的imshow()中添加图例？|极客笔记

如何在Matplotlib的`imshow()`中添加图例？

Matplotlib是一个非常强大的Python数据可视化工具，可让您轻松创建各种图表和图形。其中一个常用的功能是imshow()函数，用于显示图像。但是，添加图例可能会使整个图形更加清晰和易于理解。那么，在Matplotlib的imshow()中，如何添加图例呢？

图例的作用

首先，让我们来了解一下图例的作用。图例可以使读者更好地理解图像中的信息，它可以表示出图像中所包含信息的含义。图例可以添加到各种类型的图表中，如折线图、散点图、条形图等。它可以使图像更加清晰和易于阅读。

准备工作

在本文中，我们将使用以下的代码来生成一幅简单的图像：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)
y = np.sin(x**2)

# 绘制图像
plt.imshow(np.random.random((50,50)))

plt.show()

这段代码将生成一个随机的50×50像素的图像

接下来，我们将使用图例来说明这个图像的含义。

添加图例

如前所述，一个图例可以让读者更好地理解图像中的信息。在Matplotlib中，您可以使用colorbar()方法来创建一个与imshow()图像对应的图例。以下是一个示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)
y = np.sin(x**2)

# 绘制图像
plt.imshow(np.random.random((50,50)))

# 添加图例
plt.colorbar()

plt.show()

如图所示，图例实际上是一种渐变条，它显示了图像中各个像素的值的含义。在这个例子中，图例表示了每个像素的值在0到1之间的范围。

图例的自定义

Matplotlib允许您使用许多不同的选项来自定义图例，以使它与您的图像整体风格相匹配。以下是一些示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)
y = np.sin(x**2)

# 绘制图像
plt.imshow(np.random.random((50,50)), cmap="jet", vmin=-1, vmax=1)

# 添加图例
cbar = plt.colorbar()
cbar.ax.set_ylabel("Amplitude", fontsize=14)

plt.show()

该代码中设置了以下参数：