在matplotlib中，imshow方法用於繪製熱圖，基本用法如下

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(123456789)
data = np.random.rand(25).reshape(5,5)
plt.imshow(data)

輸出結果如下

imshow方法首先將二維陣列的值標準化為0到1之間的值，然後根據指定的漸變色依次賦予每個單元格對應的顏色，就形成了熱圖。對於熱圖而言，通常我們還需要畫出對應的圖例，圖例通過colorbar方法來實現，程式碼如下

plt.imshow(data)
plt.colorbar()

輸出結果如下

imshow方法常用的幾個引數如下

1. cmap

cmap是colormap的簡稱，用於指定漸變色，預設的值為viridis,在matplotlib中，內建了一系列的漸變色，用法如下

plt.imshow(data,cmap='Greens')

輸出結果如下

完整的內建colormap的列表見如下連結

https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html

2. aspect

aspect用於指定熱圖的單元格的大小，預設值為equal,此時單元格用於是一個方塊，當設定為auto時，會根據畫布的大小動態調整單元格的大小，用法如下

plt.imshow(data,aspect='auto')

輸出結果如下

3. alpha

alpha引數用於指定透明度，用法如下

plt.imshow(data,alpha=0.8)

輸出結果如下

4. origin

orign引數指定繪製熱圖時的方向，預設值為upper,此時熱圖的右上角為(0,0),當設定為lower時，熱圖的左下角為(0,用法如下

plt.imshow(data,origin='lower')

輸出結果如下

5. vmin和vmax

vmin和vmax引數用於限定數值的範圍，只將vmin和vmax之間的值進行對映，用法如下

plt.imshow(data,vmin=-0.8,vmax=0.8)
plt.colorbar()

輸出結果如下

6. interpolation

interprolation引數控制熱圖的顯示形式，是一個較難理解的引數，同樣的資料，不同取值對應的熱圖形式如下

在日常使用而言，nearest和None是應用的最多的。

7. extent

extent引數指定熱圖x軸和y軸的極值，取值為一個長度為4的元組或列表，其中，前兩個數值對應x軸的最小值和最大值，後兩個引數對應y軸的最小值和最大值，用法如下

plt.imshow(data,extent=(-0.5,4.5,-0.5))

輸出結果如下

可以看到，上述程式碼的輸出和預設輸出完全一致。其實,extent和origin兩個引數是相互關聯的，origin引數的值為upper時，extent引數的預設值如下

(-0.5,ncol(data) - 0.5,nrow(data)-0.5,0.5)

當origin引數的值為lower時，extent引數的預設值如下

(-0.5,-0.5,nrow(data)-0.5)

修改extent引數的值，圖中單元格對應的刻度會發生變化，示意如下

plt.imshow(data,5.5,-5.5,0.5))

輸出結果如下

大多數的情況下，我們都不需要自己來手動指定extent引數的值。

在繪製熱圖時，還可以結合xlim和ylim引數，來為熱圖的周圍增加空隙，程式碼如下

plt.imshow(data)
plt.xlim(-1,5)
plt.ylim(5,-1)
plt.colorbar()

輸出結果如下

相比R語言中的熱圖，matplotlib中的熱圖沒有聚類樹的功能，需要自己手動來實現，但是可以很方便的新增圖例，而且受益於matplotlib靈活的基礎功能，可以實現非常複雜的如圖。

python使用plt.imshow在座標軸上展示圖片，座標設定問題。

座標預設是從上到下，從左到右，例如

matplotlib.pyplot.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

他的引數很多，找了很久，才發現，應該是設定origin引數。

origin : [‘upper' | ‘lower'],optional,default: None
  Place the [0,0] index of the array in the upper left or lower left corner of the axes. 
  If None,default to rc image.origin.

設origin=‘lower'，就得到如下圖：

到此這篇關於matplotlib基礎繪圖命令之imshow的使用的文章就介紹到這了,更多相關matplotlib imshow內容請搜尋我們以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援我們！