matplotlib图片显示

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

用array假装有一张9个像素点的图片

a = np.array([0.333333333, 0.366666666, 0.422222222,
              0.366666666, 0.433333333, 0.522222222,
              0.422222222, 0.522222222, 0.651555555]).reshape(3, 3)

interpolation-----模糊方式?还有很多参数
cmap-----颜色图谱
origin-----选upper就跟上面像素点的顺序一致,lower就倒过来

plt.imshow(a, interpolation='nearest', cmap='bone', origin='upper')

旁边的colorbar,其实还有很多参数,shrink是放缩比例

plt.colorbar(shrink=0.8)
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()

matplotlib图片显示_第1张图片

那么怎么画3D的图像呢
首先引入

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

在figure中加入一个轴

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)

我们看看画出来的效果
matplotlib图片显示_第2张图片
具体例子
通过X,Y算出Z

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
X = np.arange(-4, 4, 0.25)
Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)

rstride,cstride------一个网格的长宽,可以自己改变着看一下
zdir=‘z’----向z投影

ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.get_cmap('rainbow'))
ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-2, cmap='rainbow')
ax.set_zlim(-2, 2)
plt.show()

matplotlib图片显示_第3张图片

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