【plt.imshow显示图像】:从入门到精通,只需一篇文章!【Matplotlib】

【plt.imshow显示图像】:从入门到精通,只需一篇文章!【Matplotlib】 🚀

在这里插入图片描述

利用Matplotlib进行数据可视化示例


在这里插入图片描述

🌵文章目录🌵

  • 📘 1. plt.imshow入门:认识并安装Matplotlib库
  • 🌈 2. 显示图像:plt.imshow的基本用法
  • 🚀 3. 进阶技巧:plt.imshow的高级功能
  • 📚 4. 参考文档
  • 🌳 5. 结尾

📘 1. plt.imshow入门:认识并安装Matplotlib库

大家好!欢迎来到【plt.imshow】从入门到精通的博客教程!🎉 在这一节中,我们将一起认识Matplotlib这个强大的数据可视化库,并学习如何安装它。

📘 Matplotlib简介

Matplotlib是Python中一个非常流行的绘图库,它提供了丰富的绘图函数和工具,可以帮助我们轻松创建高质量的图表和图像。plt.imshow是Matplotlib中用于显示图像的函数,它可以让我们方便地查看和处理图像数据。

💻 安装Matplotlib

在使用plt.imshow之前,我们需要先安装Matplotlib库。你可以通过pip这个Python包管理器来安装Matplotlib。打开你的终端或命令提示符,输入以下命令:

pip install matplotlib

安装完成后,我们就可以在Python中导入Matplotlib库,并使用plt.imshow函数来显示图像了!

🌈 2. 显示图像:plt.imshow的基本用法

在这一节中,我们将学习如何使用plt.imshow函数来显示图像。我们将通过示例代码和实际案例来演示plt.imshow的基本用法。

📚 基本用法

下面是一个简单的示例代码,演示了如何使用plt.imshow函数来显示一张本地图像文件:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg# 读取图像文件
img = mpimg.imread('lena.png')# 显示图像
plt.imshow(img)
plt.axis('off')  # 关闭坐标轴
plt.show()

🎉 效果展示

在这里插入图片描述

Fig.1 使用plt.imshow函数来显示本地图像

在上面的代码中,我们首先导入了matplotlib.pyplotmatplotlib.image模块。然后,使用mpimg.imread函数读取本地图像文件,并将图像数据存储在变量img中。接下来,我们使用plt.imshow函数将图像数据显示出来。最后,通过plt.axis('off')关闭坐标轴,并使用plt.show()函数显示图像窗口。

🎨 图像处理

除了基本的图像显示功能外,plt.imshow还可以结合其他Matplotlib功能来进行图像处理。例如,我们可以使用plt.colorbar函数来显示图像的颜色条,使用plt.title函数来添加标题等。下面是一个示例代码,演示了如何在显示图像的同时添加颜色条和标题:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg# 读取图像文件
import numpy as nprgb_image = mpimg.imread('lena.png')# 将RGB图像转换为灰度图像
# 使用NumPy的dot函数和预定义的权重矩阵来计算灰度值
# 这个权重矩阵是根据人眼对不同颜色敏感度的经验值来确定的
# 对于标准的灰度转换,使用以下权重:0.2989 (红色), 0.5870 (绿色), 0.1140 (蓝色)
gray_image = np.dot(rgb_image[..., :3], [0.2989, 0.5870, 0.1140])# 显示图像
plt.imshow(gray_image, cmap='gray')  # 使用灰度颜色映射
plt.colorbar(extend="both", ticks=[0, 0.25, 0.5, 0.75, 1])  # 显示颜色条
plt.title('Grayscale Image')  # 添加标题
plt.axis('off')  # 关闭坐标轴
plt.show()

🎉 效果展示

在这里插入图片描述

Fig.2 使用plt.imshow函数在显示图像的同时添加颜色条和标题

在上面的代码中,我们通过cmap='gray'参数将图像转换为灰度模式,并使用plt.colorbar()函数在图像旁边显示了颜色条。同时,我们还使用plt.title()函数为图像添加了标题。

Matplotlib plt.colorbar:从入门到精通,只需一篇文章!

🚀 3. 进阶技巧:plt.imshow的高级功能

在掌握了plt.imshow的基本用法后,接下来我们将探索一些高级功能,以满足更复杂的需求。

🔥 热图可视化

除了直接显示图像外,plt.imshow还经常用于创建热图(heatmap),特别是在数据分析中。热图能够以颜色编码的方式直观地展示数据矩阵中的数值大小。下面是一个使用随机数据生成热图的示例:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 生成随机数据矩阵
data = np.random.rand(10, 10)# 显示热图
plt.imshow(data, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.colorbar()
plt.title('Heatmap of Random Data')
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.show()

🎉 效果展示

在这里插入图片描述

Fig.3 使用plt.imshow函数进行热力图可视化

在这个例子中,我们使用numpy生成了一个10x10的随机数据矩阵,并使用plt.imshow将其可视化为热图。cmap='hot'指定了颜色映射,使得低值显示为暗色,高值显示为亮色。interpolation='nearest'在这里是一个好的选择,因为它不会引入额外的平滑效果,从而更准确地表示原始数据。

📚 4. 参考文档

  1. Matplotlib官网
  2. Matplotlib初探:认识数据可视化与Matplotlib
  3. 数据分析利器对决:Matplotlib中的MATLAB风格与面向对象风格,你选谁?
  4. Matplotlib plt.colorbar:从入门到精通,只需一篇文章!

🌳 5. 结尾

  亲爱的读者,感谢您每一次停留和阅读,这是对我们最大的支持和鼓励!🙏在茫茫网海中,您的关注让我们深感荣幸。您的独到见解和建议,如明灯照亮我们前行的道路。🌟若在阅读中有所收获,一个赞或收藏,对我们意义重大。

  我们承诺,会不断自我挑战,为您呈现更精彩的内容。📚有任何疑问或建议,欢迎在评论区畅所欲言,我们时刻倾听。💬让我们携手在知识的海洋中航行,共同成长,共创辉煌!🌱🌳感谢您的厚爱与支持,期待与您共同书写精彩篇章!

  您的点赞👍、收藏🌟、评论💬和关注💖,是我们前行的最大动力!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/686471.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【数据结构】17 二叉树的建立

二叉树的建立 由于树是非线性结构,创建一颗二叉树必须首先确定树中结点的输入顺序,常用方法是先序创建和层序创建。 层序创建所用的节点输入序列是按数的从上至下从左到右的顺序形成的各层的空结点输入数值0。在构造二叉树过程中需要一个队列暂时存储各…

gitlab runner 安装、注册、配置、使用(K8S部署)

天行健,君子以自强不息;地势坤,君子以厚德载物。 每个人都有惰性,但不断学习是好好生活的根本,共勉! 文章均为学习整理笔记,分享记录为主,如有错误请指正,共同学习进步。…

C++中获取成员函数地址的方法

C中获取成员函数地址的方法 文章目录 C中获取成员函数地址的方法[toc]前言方法1:通过联合体的共享储存机制方法2:通过汇编取成员函数偏移得到地址调用方法和测试案例 前言 ​ 这里我一共总结了两种目前可以说是最高效易用的方法来获取成员函数地址&…

深度学习主流开源框架:Caffe、TensorFlow、Pytorch、Theano、Keras、MXNet、Chainer

2.6 深度学习主流开源框架 表2.1 深度学习主流框架参数对比 框架关键词总结 框架关键词基本数据结构(都是高维数组)Caffe“在工业中应用较为广泛”,“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单pip”TensorPytorch“定位:快…

Vue2源码梳理:vdom结构与createElement的实现

vdom 结构 浏览器原生dom对象,本身就是一个非常复杂的对象,单单把 div 这个dom对象拿出来,遍历它的属性,将是一个庞大的存在因为浏览器的标准就是把这个dom设计的非常复杂,所以当我们去频繁的操作dom的话,…

模板(个人学习笔记黑马学习)

1、函数模板 语法: template<typename T> 函数声明或定义 解释: template --- 声明创建模板 typename --- 表面其后面的符号是一种数据类型&#xff0c;可以用class代替通用的数据类型&#xff0c;名称可以替换&#xff0c;通常为大写字母 T -- 通用的数据类型&#xff0…

654. 最大二叉树

654. 最大二叉树 题目链接&#xff1a;654. 最大二叉树 代码如下&#xff1a; /*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {* int val;* TreeNode *left;* TreeNode *right;* TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}* T…

探索设计模式的魅力:揭秘模版方法模式-让你的代码既灵活又可维护

设计模式专栏&#xff1a;http://t.csdnimg.cn/U54zu 目录 一、开篇二、应用场景一坨坨代码实现存在的问题 三、解决方案模式方法结构示意图及说明用模板方法模式重构示例解决的问题 四、工作原理使用模板方法模式重写示例结构图核心结构&#xff1a;抽象类和具体实现 五、总结…

【Effective Objective - C】—— 内存管理

【Effective Objective - C】—— 内存管理 前言29.理解引用计数引用计数工作原理关闭ARC模式属性存取方法中的内存管理自动释放池保留环要点 30.以ARC简化引用计数使用ARC时必须遵守的方法命名规则变量的内存管理语义ARC如何清理实例变量要点 31.在dealloc方法中只释放引用并解…

基于深度置信网络的多模态过程故障评估方法及应用

源自&#xff1a;自动化学报 作者&#xff1a;张凯, 杨朋澄, 彭开香, 陈志文 “人工智能技术与咨询” 发布 摘 要 传统的多模态过程故障等级评估方法对模态之间的共性特征考虑较少, 导致当被评估模态故障信息不充分时, 评估的准确性较低. 针对此问题, 首先, 提出一种共性–…

书生·浦语大模型实战营学习总结

书生浦语大模型实战营学习总结 实战营课程内容个人笔记汇总个人作业汇总个人大作业总结 实战营课程内容 为了推动大模型在更多行业落地开花&#xff0c;让开发者们更高效的学习大模型的开发与应用&#xff0c;上海人工智能实验室重磅推出书生浦语大模型实战营&#xff0c;为广…

Arrays工具类的常见方法总结

一、Arrays.asList( ) 1.作用&#xff1a;Arrays.asList( )方法的作用是将数组转换成List&#xff0c;将List中的全部集合对象添加至ArrayList集合中 2.参数&#xff1a;动态参数 (T... a) 3.返回值&#xff1a;List 集合 List<T> 4.举例&#xff1a; package com…

删除windows自带输入法

ctrl shift F 搜狗简繁体切换

【第二十四课】二分图:acwing-860染色法判定二分图 / acwing-861二分图的最大匹配 ( c++代码 )

目录 二分图是什么 acwing-860染色法判定二分图 染色法 代码 acwing-861二分图的最大匹配 思路 代码 二分图是什么 学习二分图的目的就是一些题目可以简化成二分图的模型来求解。 二分图也就是&#xff1a;一个无向图顶点集&#xff0c;分成了两堆顶点(可以理解为两…

分布式文件系统 SpringBoot+FastDFS+Vue.js【三】

分布式文件系统 SpringBootFastDFSVue.js【三】 七、创建后台--分角色管理7.1.创建后台数据库表7.2.创建实体类7.2.1.Admin7.2.2.Menu7.2.3.MenuBean7.2.4.Role7.2.5.RoleMenu 7.3.编辑配置文件application.yml7.4.编写工具类7.4.1.AuthContextHolder7.4.2.HttpUtils7.4.3.Stri…

《Go 简易速速上手小册》第7章:包管理与模块(2024 最新版)

文章目录 7.1 使用 Go Modules 管理依赖 - 掌舵向未来7.1.1 基础知识讲解7.1.2 重点案例&#xff1a;Web 服务功能描述实现步骤扩展功能 7.1.3 拓展案例 1&#xff1a;使用数据库功能描述实现步骤扩展功能 7.1.4 拓展案例 2&#xff1a;集成 Redis 缓存功能描述实现步骤扩展功能…

Sora 和之前 Runway 那些在架构上有啥区别呢?

问&#xff1a;Sora 和之前 Runway 那些在架构上有啥区别呢&#xff1f; 答&#xff1a;简单来说 Runway 是基于扩散模型&#xff08;Diffusion Model&#xff09;的&#xff0c;而 Sora 是基于 Diffusion Transformer。 Runway、Stable Diffusion 是基于扩散模型&#xff08…

MySQL 插入10万条数据性能分析

MySQL 插入10万条数据性能分析 一、背景 笔者想复现一个索引失效的场景&#xff0c;故需要一定规模的数据作支撑&#xff0c;所以需要向数据库中插入大约一百万条数据。那问题就来了&#xff0c;我们应该怎样插入才能使插入的速度最快呢&#xff1f; 为了更加贴合实际&#…

cool Node后端 中实现中间件的书写

1.需求 在node后端中&#xff0c;想实现一个专门鉴权的文件配置&#xff0c;可以这样来解释 就是 有些接口需要token调用接口&#xff0c;有些接口不需要使用token 调用 这期来详细说明一下 什么是中间件中间件顾名思义是指在请求和响应中间,进行请求数据的拦截处理&#xf…

[AIGC codze] Kafka 的 rebalance 机制

在 Kafka 中&#xff0c;rebalance机制用于在消费者组&#xff08;Consumer Group&#xff09;中重新分配订阅主题&#xff08;Topics&#xff09;的分区&#xff08;Partitions&#xff09;给各个消费者实例&#xff08;Consumer Instance&#xff09;。当消费者组中的成员发生…