matplotlib.pyplot.imshow

官方链接：https://matplotlib.org/devdocs/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.imshow.html

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

将数据显示为图像，即在2D常规光栅上。

输入可以是实际的RGB(A)数据，也可以是将渲染为伪彩色图像的2D标量数据。 要显示灰度图像，请使用参数Cmap=‘Grey’、Vmin=0、Vmax=255设置颜色映射。

用于渲染图像的像素数由图的轴大小和dpi设置。 这可能会导致在重新采样图像时出现锯齿瑕疵，因为显示的图像大小通常与X的大小不匹配(请参见图像抗锯齿)。 可以通过插值参数和/或rcParams“image.interpolation”控制重采样。

主要参数介绍：

• X：类似Xarray或PIL的图像

  图像数据。 支持的数组形状为：

  • （M，N）：具有标量数据的图像。 使用规范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浮点或0-255整数）的图像。
  • （M，N，4）：具有RGBA值（0-1浮点或0-255整数）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）值将被裁剪。

以下是另一个博客中提到的注意事项，输入要符合要求。