熱圖：

Display an image on the axes.?

可以用來比較兩個矩陣的相似程度

mp.imshow(z, cmap=顏色映射,origin=垂直軸向)

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, hold=None, data=None, **kwargs )

X -?array_like, shape (n, m) or (n, m, 3) or (n, m, 4)；Display the image in `X` to current axes.

? ? ?X 可以是數(shù)組array，或PIL image，若為數(shù)組，它following shapes and types

? ? - M * N -- values to be mapped (float or int)；該數(shù)組形式基于norm（將標量映射到標量 mapping scalar to scalar）和 cmap（將標準標量映射到顏色mapping the normed scalar to a color）

? ? - M * N * 3 -- RGB (float or uint8)

? ? - M * N * 4 -- RGBA (float or uint8)

RGB和RGBA陣列的元素表示M * N圖像的像素。 對于浮點數(shù)，所有值應在[0 .. 1]的范圍內，對于整數(shù)，所有值應在[0 ... 255]的范圍內。 超出范圍的值將被剪切到這些邊界。

cmap -?optional, default: None

aspect - ['auto' | 'equal' | scalar], optional, default: None

? ? auto -?則更改圖像寬高比以匹配軸的寬高比。
? ? equal -?If 'equal', and `extent` is None,?則更改軸縱橫比以匹配圖像的縱橫比。 If `extent` is not `None`, 則更改軸縱橫比以匹配范圍。

interpolation - string, optional, default: None ,?

? ? ?Acceptable values are 'none', 'nearest', 'bilinear', 'bicubic',?'spline16', 'spline36', 'hanning', 'hamming', 'hermite', 'kaiser',?'quadric', 'catrom', 'gaussian', 'bessel', 'mitchell', 'sinc',
'lanczos'

norm -??: `~matplotlib.colors.Normalize`, optional, default: None 略

vmin, vmax - scalar, optional, default: None

? ??`vmin`和`vmax`與norm結合使用以標準化亮度數(shù)據(jù)。 注意，如果傳遞一個`norm`實例則`vmin`和`vmax`的設置將被忽略。

alpha - scalar, optional, default: None

? ??介于0（透明）和1（不透明）之間。RGBA input data 時 alpha 參數(shù)自動忽略

origin : ['upper' | 'lower'], optional, default: None

? ??將數(shù)組的[0,0]索引放在軸的左上角( upper) 或左下角( lower) 。 如果為None，則默認為rc`mage.origin`。

extent : scalars (left, right, bottom, top), optional, default: None

? ??數(shù)據(jù)坐標中左下角和右上角的位置。 如果為“無”，則定位圖像使得像素中心落在基于零的（行，列）索引上。

shape : scalars (columns, rows), optional, default: None

? ? For raw buffer images

filternorm - scalar, optional, default: 1

filterrad?- scalar, optional, default: 4.0

示例

import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltn = 1000 # 用meshgrid生成一個二維數(shù)組 x, y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, n), np.linspace(-3, 3, n)) z = (1 - x / 2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2 - y**2)# 畫圖 plt.figure('Hot', facecolor='lightgray') plt.title('hotshot', fontsize=20) plt.xlabel('x', fontsize=14) plt.ylabel('y', fontsize=14) plt.tick_params(labelsize=10) plt.grid(linestyle=':')plt.imshow(z, cmap='jet', origin='low') plt.colorbar().set_label('z', fontsize=14)plt.show()

?

?官方網站?Image tutorial?、

Matplotlib調用imshow()函數(shù)繪制熱圖

matplotlib熱圖

??

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于matplotlib的数据可视化 - 热图imshow的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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