如何在Matplotlib中显示矩阵值和颜色地图？|极客笔记

如何在Matplotlib中显示矩阵值和颜色地图？

Matplotlib是一种Python数据可视化工具，能够快速轻松地绘制各种图表。在这篇文章中，我将向您介绍使用Matplotlib显示矩阵值和颜色地图的方法。

要显示矩阵值和颜色地图，我们需要使用Matplotlib的imshow()函数。这个函数可以用来绘制2D图像和3D图像，它的语法如下：

imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape=None, filternorm=1, filterrad=4.0, imlim=None, resample=None, url=None, *, data=None, **kwargs)

下面，我将逐一讲解这些参数的含义。

X

X是一个数组，表示要绘制的数据。它可以是一个2D数组或一个3D数组。如果是2D数组，那么它将被视为灰度图像；如果是3D数组，那么它将被视为彩色图像。

cmap

cmap表示颜色地图，它用于将数据映射到颜色上。Matplotlib提供了许多内置的颜色地图，例如viridis、inferno、plasma、magma等。您还可以使用自定义的颜色地图。下面是一个使用viridis颜色地图绘制2D数组的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个2D数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 使用imshow函数绘制矩阵
plt.imshow(arr, cmap='viridis')

# 显示图像
plt.show()

上述代码将绘制一个2×3的矩阵，颜色地图为viridis。

norm

norm表示归一化方式。它用于将数据归一化到[0,1]范围内。Matplotlib提供了许多内置的归一化方式，例如Normalize、LogNorm、SymLogNorm等。

aspect

aspect表示图像的长宽比。它可以是一个字符串，也可以是一个浮点数。如果是字符串，可以是’equal’、’auto’、’normal’等；如果是浮点数，那么它表示宽度与高度的比例。

interpolation

interpolation表示插值方式。它用于控制如何对数据进行插值。Matplotlib提供了许多内置的插值方式，例如nearest、bilinear、bicubic等。

alpha

alpha表示透明度。它用于控制图像的透明度。它的值介于0和1之间，0表示完全透明，1表示完全不透明。

vmin和vmax

vmin和vmax表示数据的范围。它们用于控制数据的最小和最大值。如果未指定vmin和vmax，那么它们将默认为数据的最小和最大值。

origin

origin表示原点位置。它用于控制坐标系的原点位置。如果是’upper’，那么原点位于左上角；如果是’lower’，那么原点位于左下角。

extent

extent表示图像的刻度。它用于控制图像的刻度范围。如果未指定extent，那么它将默认为[0,1,0,1]。

shape

shape表示图像的形状。它用于指定图像的宽度和高度。如果未指定shape，那么它将默认为数组的形状。

filternorm

filternorm表示过滤器的归一化方式。它用于控制过滤器的归一化方式。如果是1，那么过滤器将被L2归一化；如果是0，那么过滤器将不被归一化。

filterrad

filterrad表示过滤器的半径。它用于控制过滤器的大小。

imlim

imlim表示图像的限制。它用于控制图像的可见范围。如果未指定imlim，那么它将默认为[0,1,0,1]。

resample

resample表示重采样方式。它用于控制如何重采样图像。如果是’nearest’，那么将使用最近邻插值；如果是’bilinear’，那么将使用双线性插值；如果是’bicubic’，那么将使用双三次插值。

data

data表示图像数据。它用于指定要绘制的数据。如果未指定data，那么将使用X参数中的数据。

示例代码

接下来，我将给出一些示例代码，帮助您更好地理解如何使用imshow()函数显示矩阵值和颜色地图。

示例1：绘制灰度图像

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个3x3的灰度图像
img = np.array([[0.1, 0.3, 0.5], [0.2, 0.4, 0.6], [0.3, 0.5, 0.7]])

# 使用imshow函数显示图像
plt.imshow(img, cmap='gray')

# 显示图像
plt.show()

上述代码将绘制一个3×3的灰度图像。

示例2：绘制彩色图像

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个3x3x3的彩色图像
img = np.zeros((3, 3, 3))
img[0,:,0] = np.array([1,0,0])
img[2,:,1] = np.array([0,1,0])
img[:,2,2] = np.array([0,0,1])

# 使用imshow函数显示图像
plt.imshow(img)

# 显示图像
plt.show()

上述代码将绘制一个3×3的彩色图像。

示例3：使用自定义颜色地图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

# 定义自定义颜色地图
colors = [(1, 0, 0), (0, 1, 0), (0, 0, 1)]
cmap = ListedColormap(colors)

# 创建一个3x3的灰度图像
img = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 使用imshow函数显示图像
plt.imshow(img, cmap=cmap)

# 显示图像
plt.show()

上述代码将绘制一个3×3的灰度图像，并使用自定义颜色地图。