matplotlib.pyplot.imshow #

matplotlib.pyplot。imshow ( X , cmap = None , norm = None , * , aspect = None , interpolation = None , alpha = None , vmin = None , vmax = None , origin = None , extent = None , interpolation_stage = None , filternorm = True ,filterrad = 4.0 , resample = None , url = None , data = None , ** kwargs ) [source] #

将数据显示为图像，即在 2D 常规栅格上。

输入可以是实际的 RGB(A) 数据，也可以是 2D 标量数据，它们将被渲染为伪彩色图像。要显示灰度图像，请使用参数设置颜色映射。cmap='gray', vmin=0, vmax=255

用于渲染图像的像素数由 Axes 大小和图形的dpi设置。这可能会在重新采样图像时导致锯齿伪影，因为显示的图像大小通常与X的大小不匹配（请参阅图像抗锯齿）。可以通过插值参数和/或rcParams["image.interpolation"]（默认值：'antialiased'）控制重采样。

参数：

X类数组或 PIL 图像

图像数据。支持的数组形状是：

(M, N)：具有标量数据的图像。使用标准化和颜色图将值映射到颜色。请参阅参数norm、 cmap、vmin、vmax。
(M, N, 3)：具有 RGB 值（0-1 float 或 0-255 int）的图像。
(M, N, 4)：具有 RGBA 值（0-1 float 或 0-255 int）的图像，即包括透明度。

前两个维度 (M, N) 定义图像的行和列。

超出范围的 RGB(A) 值将被剪裁。

cmap str 或Colormap，默认值：（rcParams["image.cmap"]默认值'viridis'：）

用于将标量数据映射到颜色的颜色图实例或注册的颜色图名称。

如果X为 RGB(A)，则忽略此参数。

范数str 或Normalize, 可选

在使用cmap映射到颜色之前，用于将标量数据缩放到 [0, 1] 范围的标准化方法。默认情况下，使用线性缩放，将最小值映射到 0，将最大值映射到 1。

如果给出，这可以是以下之一：

一个实例Normalize或其子类之一（请参阅Colormap Normalization）。
刻度名称，即“linear”、“log”、“symlog”、“logit”等之一。有关可用刻度的列表，请调用matplotlib.scale.get_scale_names()。Normalize在这种情况下，会动态生成并实例化一个合适的子类。

如果X为 RGB(A)，则忽略此参数。

vmin, vmax浮点数，可选

当使用标量数据且没有明确的norm时，vmin和vmax定义颜色图覆盖的数据范围。默认情况下，颜色图覆盖所提供数据的完整值范围。给定范数实例时使用vmin / vmax是错误的（但可以接受将范数名称与vmin / vmax一起使用）。str

如果X为 RGB(A)，则忽略此参数。

aspect {'equal', 'auto'} 或 float，默认值：（rcParams["image.aspect"]默认值'equal'：）

轴的纵横比。此参数与图像特别相关，因为它确定数据像素是否为正方形。

此参数是显式调用的快捷方式 Axes.set_aspect。有关详细信息，请参见那里。

'equal'：确保纵横比为 1。像素将是正方形（除非像素大小在数据坐标中使用extent显式设为非正方形）。
'auto'：轴保持固定并调整纵横比以使数据适合轴。通常，这将导致非方形像素。

插值str，默认值：（rcParams["image.interpolation"]默认值'antialiased'：）

使用的插值方法。

支持的值为 'none'、'antialiased'、'nearest'、'bilinear'、'bicubic'、'spline16'、'spline36'、'hanning'、'hamming'、'hermite'、'kaiser'、'quadric' , 'catrom', 'gaussian', 'bessel', 'mitchell', 'sinc', 'lanczos', 'blackman'。

如果插值是“无”，则不会在 Agg、ps、pdf 和 svg 后端执行插值。其他后端将回退到“最近”。请注意，大多数 SVG 渲染器在渲染时执行插值，并且它们实现的默认插值方法可能不同。

如果插值是默认的“抗锯齿”，则如果图像被上采样超过三倍（即显示像素的数量至少是数据数组大小的三倍），则使用“最近”插值。如果上采样率小于 3，或者图像被下采样，则使用“汉宁”插值作为抗锯齿滤波器，除非图像恰好被上采样了两倍或一倍。

有关支持的插值方法的概述，请参阅 imshow的插值，有关图像抗锯齿的讨论，请参阅图像抗锯齿。

一些插值方法需要额外的半径参数，可以通过filterrad设置。此外，反颗粒图像调整大小过滤器由参数filternorm控制。

插值阶段 {'data', 'rgba'}，默认值：'data'

如果是“数据”，则对用户提供的数据进行插值。如果为 'rgba'，则在应用颜色映射后执行插值（视觉插值）。

alpha浮点数或类似数组，可选

Alpha 混合值，介于 0（透明）和 1（不透明）之间。如果alpha是一个数组，则 alpha 混合值将逐个像素地应用，并且alpha必须具有与X相同的形状。

原点{'upper', 'lower'}，默认值：（rcParams["image.origin"]默认值'upper'：）

将数组的 [0, 0] 索引放置在 Axes 的左上角或左下角。约定（默认）“上”通常用于矩阵和图像。

请注意，“下”垂直轴指向上方，“上”指向下方。

有关示例和更详细的说明，请参阅imshow 教程中的来源和范围。

范围浮动（左、右、下、上），可选

图像将填充的数据坐标中的边界框。图像沿 x 和 y 单独拉伸以填充框。

默认范围由以下条件确定。像素在数据坐标中具有单位大小。它们的中心在整数坐标上，它们的中心坐标水平范围从 0 到 columns-1，垂直范围从 0 到 rows-1。

请注意，垂直轴的方向以及顶部和底部的默认值取决于原点：

默认为.origin == 'upper'(-0.5, numcols-0.5, numrows-0.5, -0.5)
默认为.origin == 'lower'(-0.5, numcols-0.5, -0.5, numrows-0.5)

有关示例和更详细的说明，请参阅imshow 教程中的来源和范围。

filternorm布尔值，默认值：True

antigrain 图像调整大小过滤器的参数（请参阅 antigrain 文档）。如果设置了filternorm，则过滤器对整数值进行归一化并纠正舍入错误。它不对源浮点值做任何事情，它只根据 1.0 的规则纠正整数，这意味着像素权重的任何总和必须等于 1.0。因此，过滤器函数必须生成正确形状的图形。

filterrad float > 0，默认值：4.0